逛别人博客的时候,偶然看到这一算法题,顺便用C++实现了一下. 最朴素的解法就是先对数组进行排序,返回第n个数即可.. 下面代码中用的是快速选择算法(不晓得这名字对不对) #include <vector> #include <iostream> #include <stdexcept> #include <cstdio> ; /** * 快速选择求无序数组中第n大的数字 * 因为select返回的是数组中对象的引用, * 所以错误处理选择了异常 */ te…

题目:找出无序数组中第Kth大的数,如{63,45,33,21},第2大的数45. 输入: 第一行输入无序数组,第二行输入K值. 该是内推滴滴打车时(2017.8.26)的第二题,也是<剑指offer>上最小k个数的变形.当时一看到题,这个不是用快排吗?然后就写了,结果始终没有通过,遗憾的超时提交了.错误点主要在于,这里求的是第K大的数,而若是我们使用K去判断快排得到的下标,得到的是第K个数(等同于排序以后从左往右下标为K-1),而题中隐藏的意思等同于排序以后从 右往左数第K个数.所写在写代码…

Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. For example, Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array'…

Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example 1: Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2 Output: 5 Example 2: Input: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] and k = 4 Output:…

题目:给定一个一维数组,如[1,2,4,4,3,5],找出数组中第k大的数字出现多少次. 例如:第2大的数是4,出现2次,最后输出 4,2 function getNum(arr, k){ // 数组排序->从大到小 arr.sort((a, b)=>{ return b-a; }); let uniqarr = Array.from(new Set(arr)); // 数组去重 let tar = uniqarr[k-1]; // 找到目标元素 let index = arr.indexOf…

1. 排序法 时间复杂度 O(nlogn) 2. 使用一个大小为K的数组arr保存前K个最大的元素 遍历原数组,遇到大于arr最小值的元素时候,使用插入排序方法,插入这个元素 时间复杂度,遍历是 O(n), 插入 O(K), 所以时间复杂度 O(nK) 3. 二叉堆--小顶堆 维护一个有K个元素的小顶堆,堆顶就是最小值. 遍历剩余 n-K 个元素,大于堆顶就插入堆并调整. 时间复杂度是遍历 O(n-K), 调整堆 O(K), 所以时间复杂度 O( (n-K)log(K) ) 4. 分治法 类似快…

思路: 利用快速排序的划分思想 可以找出前k大数,然后不断划分 直到找到第K大元素 代码: #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstdio> using namespace std; int findK(int left, int right, int arr[], int k) { if(left >= right) return arr[left]; int first = left, las…

如何寻找无序数组中的第K大元素? 有这样一个算法题:有一个无序数组,要求找出数组中的第K大元素.比如给定的无序数组如下所示: 如果k=6,也就是要寻找第6大的元素,很显然,数组中第一大元素是24,第二大元素是20,第三大元素是17...... 第六大元素是9. 方法一:排序法 这是最容易想到的方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序后的第k个元素自然就是数组中的第k大元素.但是这种方法的时间复杂度是O(nlogn),性能有些差. 方法二:插入法 维护一个长度为k的数组A的有序数组,用于存储已知的…

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1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y…