解法参考 <[分步详解]两个有序数组中的中位数和Top K问题> https://blog.csdn.net/hk2291976/article/details/51107778 里面求中位数的方法很巧妙,非常值得借鉴,这里写一个用类似思想实现 求第k个最小数的值 这里没有虚加 #,因为求k个最小数的值 不需要考虑 奇偶问题,所以更简单,代码如下: //[2,3,5] [1 4 7 9] 第k个小的树的数,比如k=3 那么就返回3 int findTopKSortedArrays(vector

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). You may assume nums1 and nums2 cannot be both empty. Example 1: nums1 = [1, 3]

KiKi's K-Number Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3864    Accepted Submission(s): 1715 Problem Description For the k-th number, we all should be very familiar with it. Of course,to

int find_kth(int k) { int ans = 0,cnt = 0; for (int i = 20;i >= 0;i--) //这里的20适当的取值,与MAX_VAL有关,一般取lg(MAX_VAL) { ans += (1 << i); if (ans >= maxn || cnt + c[ans] >= k) ans -= (1 << i); else cnt += c[ans]; } return ans + 1 } 首先树状数组c[i]里

Data Structure? Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Problem Description Data structure is one of the basic skills for Computer Science students, which is a particular way of storing and organizing data

问题描述 无序数组求第K大的数,其中K从1开始算. 例如:[0,3,1,8,5,2]这个数组,第2大的数是5 OJ可参考:LeetCode_0215_KthLargestElementInAnArray 堆解法 设置一个小根堆,先把前K个数放入小根堆,对于这前K个数来说,堆顶元素一定是第K大的数,接下来的元素继续入堆,但是每入一个就弹出一个,最后,堆顶元素就是整个数组的第K大元素.代码如下: public static int findKthLargest3(int[] nums, int k)

「HW面试题」 [题目] 给定一个整数数组,如何快速地求出该数组中第k小的数.假如数组为[4,0,1,0,2,3],那么第三小的元素是1 [题目分析] 这道题涉及整数列表排序问题,直接使用sort方法按照ASCII码排序即可 [解答] #!/Users/minutesheep/.pyenv/shims/python # -*- coding: utf-8 -*- num = [4, 0, 1, 0, 2, 3] num.sort() # 按照ASCII码排序 print(num[(3-1)])

题目链接:第k个数 题意:求n个数中第k小的数 题解: //由快速排序算法演变而来的快速选择算法 #include<iostream> using namespace std; const int N=1e5+10; int a[N]; //k是整个区间中的第k小的数. void quick(int l,int r,int k) {//快速选择算法保证每次递归时都递归到答案所在的区间. int i=l-1,j=r+1,x=a[l+r>>1]; if(l>=r)return a

由排序问题可以引申出选择问题,选择问题就是选择并返回数组中第k小的数,如果把数组全部排好序,在返回第k小的数,也能正确返回,但是这无疑做了很多无用功,由上篇博客中提到的快速排序,稍稍修改下就可以以较小的时间复杂度返回正确结果. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; #define Cutoff 3 int A[13] = {81,94,11,96,12,35,17,95,28,58,41,75,15}; void Swap(int &

题目:http://www.spoj.com/problems/ORDERS/ and pid=2852">http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php? pid=2852 题意:spoj227:告诉每一个位置前面有多少个数比当前位置小,求出原序列. hdu2852:设计一个容器,支持几种操作:添加/删除元素,求容器中比a大的数中第k小的数是多少. 分析:两个题思路都是求数组里面的第K小的数.開始一直在找O(N*logN)的方法,后来发现O(N*logN*lo

1.取上中位数 题目: 给定两个有序数组arr1和arr2,两个数组长度都为N,求两个数组中所有数的上中位数.要求:时间复杂度O(logN).      例如:          arr1 = {1,2,3,4};          arr2 = {3,4,5,6};          一共8个数则上中位数是第4个数,所以返回3.          arr1 = {0,1,2};          arr2 = {3,4,5};          一共6个数则上中位数是第3个数,所以返回2. 思

传送门 Description There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). Example 1: nums1 = [1, 3] nums2 = [2] The median is 2.0 Exampl

1.题目 快速输出第K小的数 2.思路 使用快速排序的思想,递归求解.若键值位置i与k相等,返回.若大于k,则在[start,i-1]中寻找第k大的数.若小于k.则在[i+1,end]中寻找第k+start-i-1小的数. 3.代码 #include<iostream> #include<string> using namespace std; int choose(int* data,int start,int end,int k){ if(start==end) return

UVA - 11525 Permutation 题意:输出1~n的所有排列,字典序大小第∑k1Si∗(K−i)!个 学了好多知识 1.康托展开 X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中a[i]为第i位是i往右中的数里 第几大的-1(比他小的有几个). 其实直接想也可以,有点类似数位DP的思想,a[n]*(n-1)!也就是a[n]个n-1的全排列,都比他小 一些例子 http://www.cnblogs.com/hxsyl

面试南大夏令营的同学说被问到了这个问题,我的第一反应是建小顶堆,但是据他说用的是快排的方法说是O(n)的时间复杂度, 但是后来经过我的考证,这个算法在最坏的情况下是O(n^2)的,但是使用堆在一般情况下是O(n+klogn),最坏的情况是O(nlogn) 把两种方法整理一下,我还是推荐使用小顶堆的方法,因为它不仅可以求第K大,还可以求前K大... 一.快排.借用了快排的partition思想,其实是一种分治的方法.对于一个partition,他左边的数小于他,右边的数全大于他 那么: 1.如果他

题目: 有两个数组A和B,假设A和B已经有序(从大到小),求A和B数组中所有数的第K大. 思路: 1.如果k为2的次幂,且A,B 的大小都大于k,那么 考虑A的前k/2个数和B的前k/2个数, 如果A[k/2]<B[k/2],说明A的前k/2个数一定在A和B总的前k个数中,因此只需要在A的k/2之后的数和B中查找第k/2大的数: 否则,说明A的前k/2个数一定在A和B总的前k个数中,因此只需要在B的k/2之后的数和A中查找第k/2大的数: 递归实现即可: 2.如果A+B的数组大小大于k 二分法,

思路:利用快速排序的思想,把数组递归划分成两部分.设划分为x,数组左边是小于等于x,右边大于x.关键在于寻找一个最优的划分,经过 Blum . Floyd . Pratt . Rivest . Tarjan五位大牛的研究总结,提出了BFPRT 算法(也就是中位数的中位数算法),利用中位数的中位数算法得到的数作为划分可以实现最优划分--在最差情况下能实现O(n)复杂度.接下来考虑可能出现许多重复的数,假设数组中所有的数全部相同,每次划分之后都是当前区间的右端点,即会退化到O(n^2)复杂度.我也是

我们可以通过二分查找法,在log(n)的时间内找到最小数的在数组中的位置,然后通过偏移来快速定位任意第K个数. 此处假设数组中没有相同的数,原排列顺序是递增排列. 在轮转后的有序数组中查找最小数的算法如下: int findIndexOfMin(int num[],int n) { int l = 0; int r = n-1; while(l <= r) { int mid = l + (r - l) / 2; if (num[mid] > num[r]) { l = mid + 1; }

There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two sorted arrays. The overall run time complexity should be O(log (m+n)). t int MAX = 0x7fffffff, MIN = 0x80000000; int kth(vector<int>& nums1, vec

The k-th Largest Group Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 8353   Accepted: 2712 Description Newman likes playing with cats. He possesses lots of cats in his home. Because the number of cats is really huge, Newman wants to g

一.如何找出数组中丢失的数 题目描述:给定一个由n-1个整数组成的未排序的数组序列,其原始都是1到n中的不同的整数,请写出一个寻找数组序列中缺失整数的线性时间算法 方法1:累加求和 时间复杂度是O(N) 方法2:异或法,要先对实际无缺失的arr中的值异或,然后再对估计的值异或;缺失的值就是最终异或得到的值 时间复杂度O(N) 方法3:遍历一遍,用字典记录数字出现的次数,遇到出现2次的就返回 方法1.2代码 from functools import reduce class Solution: