分治思想求解的问题,但是比较特殊,只有分解问题和求解小问题,不需要合并 每次也只需要经过判断,分解一半,所以比其他分解两边的效率高 最坏情况时间复杂度为O(n^2),期望时间复杂度为O(n) 找基准值时候可以考虑随机选择 #include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<random> #include<ctime> using namespace std; int

1.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. 快排思路(掌握): class Solution { public: vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) { vector<int> result; || input.size()<k) return result; ; ; int index

遇到了一个很简单而有意思的问题,可以看出不同的算法策略对这个问题求解的优化过程.问题:寻找数组中的第K大的元素. 最简单的想法是直接进行排序,算法复杂度是O(N*logN).这么做很明显比较低效率,因为不要求别的信息只要计算出第K大的元素.当然,如果在某种情况下需要频繁访问第K大的元素就可以先进行一次排序在直接得出结果. 第一种方式是这样,用选择排序,冒泡法,或者交换排序这类的排序,对前K个元素进行排序.这三种算法也许不是最快的排序算法.但是都有个性质:计算出最大(小)的元素的算法复杂度是O(N

LeetCode:数组中的第K个最大元素[215] 题目描述 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 题目分析 我们主要来学习一个新的集合类型——优先队列.优先队列作用是保证每次取

题目描述: 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 思路分析: 思路一:排序+遍历,如果是升序,那就是返回nums[n-k],如果是降序,那就是返回nums[k-1] class

215. 数组中的第K个最大元素 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. class Solution { public int findKthLargest(int[] nums

215. 数组中的第K个最大元素 LeetCode-215 另一道类似的第k大元素问题:https://www.cnblogs.com/GarrettWale/p/14386862.html 题目详情 方法一:使用快速排序 package com.walegarrett.interview; /** * @Author WaleGarrett * @Date 2021/2/17 22:24 */ import java.util.Arrays; /** * 题目描述:在未排序的数组中找到第 k

215. 数组中的第K个最大元素 问题描述 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 思路 从大到小排序,返回第 k-1 个元素. class Solution: def findKthLargest(self, nums, k): ""

1. 题目 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 2. 思路 针对这个题目,我们首先想到的就是先用排序算法对数据从大到小进行排序,然后直接返回降序后的第 K 个元素即可. 另外,

数组中的第k个最大元素 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 上面算法题: 我的解答: public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { if

问题: 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2输出: 5示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4输出: 4说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 解答: 这道题属于一个很经典的问题,即求数据集中的最大第k个或者最小的前k个之类. 常规方法有以下几种: 1.排序: O(n logn).

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 思路1:可以用冒泡排序,排一次是最大的元素,排第二次第二大的元素可以就位.时间复杂度为O(kn),n为数组长度. 思路2:快速排序是对冒泡的

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 TopK的问题,思路就是用堆来解决. 先以前K个元素构建一个大小为K的小顶堆,然后从K个元素之后,遍历从索引在K后面的元素,如果有大于小顶堆的堆顶元素的,那么就交换两个元素并重新构建小顶堆.遍历到最后的小顶堆堆

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:

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 大家看到这道题很高兴的调用了sort(),也有手搓快排的那么时间复杂度都在O(nlgn) 我们仔细想想快排的思想 本质上是在划分 那么我们先

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 思路 一个sorted再直接返回第K个最大元素就好了 代码 class Solution(object): def findKthLargest(self, nums, k): """ :t

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2输出: 5示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4输出: 4 思路: 1.用nums[:k]初始化一个大小为k的小顶堆2.继续遍历nums[k:]后面的元素,如果元素nums[i]比堆顶元素大,那么pop堆顶元素,pushnums[i]即可3.最终的堆顶元素即是第K个最大元素

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 解法:维持一个长度为k 的优先队列 class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { priority_q

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,它是数组有序排列后的第 k 个最大元素,而不是第 k 个不同元素.例如,给出 [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2,返回 5.注意事项:你可以假设 k 总是有效的,1 ≤ k ≤ 数组的长度. 详见:https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/description/ Java实现: 方法一: class Solution { public int findKt