数组,寻找第K大的数
思路解析(代码有问题)
1.最暴力的思想,直接排序,然后索引第k个数据,最优的排序算法时间复杂度为O(nlog(n)),但是随着n的变大,复杂度增长
2.借助快速排序的思想
快速排序的思想是通过一趟排序将要排序的list分为2部分,左边小,右边大。然后递归排序左右。我们可以在每一趟排序后,比较基准元素的索引和K的大小,若k大于基准元素的索引,则要寻找的k大数字就在基准元素的右边,否则左边。知道找到基准元素的索引等于K。
时间复杂度 O(n)
def partition(data,left,right):
if (len(data)<=0 or left<0 or right>=len(data)):
print("Invalid parametres,please check!")
#基准元素为list的第一个元素
temp = data[left]
i = left
j = right
while (i != j):
#两个指针,先动右边的指针,判断指针指向的元素是否小于基准元素,若小于,就要交换位置,移动到左边
while (data[j]>=temp and i<j):
j = j-1
while (data[i]<=temp and i<j):
i = i+1
if (i<j):
#data[i]与data[j]位置交换
t = data[i]
data[j] = data[i]
data[j] = t
#当i=j时,这时候list[i]=基准元素 data[i] = temp
return i def find_k(data,k):
n = len(data)
left = 0
right = n-1
index = partition(data,left,right)
while (index != k):
if (index>k):
right = index-1
index = partition(data,left,right)
else:
left = index+1
index = partition(data,left,right) return data[k] if __name__ == "__main__":
data = [6,9,2,4,5,7,9,3,4]
a = 2
k = len(data) -a
result = find_k(data,k)
print(result)
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