public class test30{ public static void main(String args[]){ int array[]={3,2,5,1,4}; int temp[] = findTopN(array,4); for(int i=0;i<temp.length;i++){ System.out.print(temp[i]+","); } } public static int[] findTopN(int[] array, int n){ int[] t…

//求n个数中的最小k个数        public static void TestMin(int k, int n)        {            Random rd = new Random();            int[] myArray = new int[n];            int[] newArray = new int[k]; for (int i = 0; i < n; i++)            {                // rand…

最小K个数之和 时间限制:1000 ms  |  内存限制:65535 KB 难度:2   描述 输入n个整数,输出其中最小的K个数之和.例如输入4,5,1,1,6,2,7,3,3这9个数字,当k=4,则输出最小的4个数之和为7(1,1,2,3).   输入 测试样例组数不超过10每个测试案例包括2行:第一行为2个整数n,k(1<=k<=n<=100000)第二行包含n个整数,每个整数的范围为[1~2000] 输出 对应每个测试案例,输出最小的k个数之和. 样例输入 8 4 5 2 1…

最大几个数和最小几个数 import heapq a = [7, 5, 3, 4, 8, 6, 0] cc = heapq.nsmallest(2, a) #最小的两个数 dd = heapq.nlargest(3, a) #最大的三个数 print(cc) # [1, 2] print(dd) # [7, 6, 5] heapq.heapify(a) # 堆排序 heapq.heappop(a) # 弹出一个,堆数据结构最重要的特征是 heap[0] 永远是最小的元素 print(a) # 当…

问题描述: 输入n个整数,找出其中最小的k个数 思路1: 先排序,再取前k个 时间复杂度O(nlogn) 下面给出快排序的代码(基于下面Partition函数的方法) public void QuickSort(int[] arr, int start, int end){ if(start == end){ return; } int index = Partition(arr, start, end); if(index > start){ QuickSort(arr, start, ind…

题目:输入n个整数,找出其中最小的k个数,例如输入4,5,1,6,2,7,3,8 这8个数字,则最小的四个数字为1,2,3,4, 这道题是典型的TopK问题,剑指Offer提供了两种方法来实现,一种方法是parition方法,一种 方法是建立一个大小为k的堆进行topk求解 这里我们只解释第一种方法: 1.首先随机查找数组中一个元素作为一个基准,然后parition一次使得数组左边的元素小于基本,数组右边的元素大于基准. 2.此时将再将基准插入到数组适当的位置并返回该位置的索引. 3.如果索引i…

输入n个整数,找出其最小的k个数,例如输入4,5,1,6,2,7,3,8,最小的4个数为1,2,3,4 解法一:快排思想,会改变原数组    O(n) 注意是vector<int>& C++: class Solution { public: int Partition(vector<int>& input, int left , int right){ int k = left ; for (int i = left ; i < right ; i++){…

描述 输入n个整数,输出其中最小的K个数之和.例如输入4,5,1,1,6,2,7,3,3这9个数字,当k=4,则输出最小的4个数之和为7(1,1,2,3). 输入 测试样例组数不超过10 每个测试案例包括2行: 第一行为2个整数n,k(1<=k<=n<=100000) 第二行包含n个整数,每个整数的范围为[1~2000] 输出 对应每个测试案例,输出最小的k个数之和. 样例输入 8 4 5 2 1 3 8 1 9 3 样例输出 7 #include <stdio.h> #in…

题目 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 思考 方法0: 直接排序然后返回前k个,最好的时间复杂度为 O(nlog(n)) 方法1: 快排的变种,时间复杂度 O(n),缺点:原址,需要把所有数都 load 到内存中 方法2: 利用最大堆作为辅助,时间复杂度 O(n*lg(k)),适用于处理数据量很大的情况. code #include <iostream> #include <vector> #…

题目 题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 解析 思路1 这一题应用堆排序算法复杂度只有O(nlog k),堆是完全二叉树的一种,最大堆就是最上面的数是最大的该方法基于二叉树或者堆来实现,首先把数组前k个数字构建一个最大堆,然后从第k+1个数字开始遍历数组,如果遍历到的元素小于堆顶的数字,那么久将换两个数字,重新构造堆,继续遍历,最后剩下的堆就是最小的k个数,时间复杂度O(nlog k). 思路2 排序…