运用快速排序的思想,可以达到线性时间找到一串数的第K大 #include<cstdio> #define F(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) ],n; void swap(int &a,int &b){int c=a;a=b,b=c;} int partition(int *a,int l,int r){ int x=a[l],pos=l; ;i<=r;i++) if(a[i]<x)swap(a[++pos],a[i]); swap(

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素 这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3

前言 半年前在极客时间订阅了王争的<数据结构和算法之美>,现在决定认真去看看.看到如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素这一章节时发现王争对归并和快排的理解非常透彻,讲得也非常好,所以想记录总结一下.文章内容主要分析归并排序和快速排序原理,并根据它们共同的分治思想,引出如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素? 归并排序原理 核心思想:将数组从中间分成前后两部分,然后对前后两部分分别进行排序,再将排序好的两个部分有序合并在一起,这样整个数组有序. 归并排序使用的就是

目录 目录 思路 (有任何问题欢迎留言或私聊 && 欢迎交流讨论哦 目录 HDU6040:传送门  \(m(m\leq 100)\)次查询长度为\(n(n \leq 1e7)\)区间的第k大. 思路 利用快排的partation思想求解,但是要注意剪枝 就是标记一下被确定好位置的地方 然后这个题还可以用\(stl\)的\(nth\_element\)水过 \(nth\_element\)我没有剪枝就是暴力然后抠常数水过去了哈哈 AC代码: partation思想 #pragma comme

求第k大 Time Limit: 6000/3000ms (Java/Others) Problem Description: 给定两个数组A和B,大小为N,M,每次从两个数组各取一个数相乘放入数组C,最终得到一个N*M的数组C.求C中第K大的数. Input: 输入包含多组测试数据,每组数据首先输入两个整数N,M,K,接下来一行有N个整数Ai,再接下来一行有M个整数Bi.(1≤N,M≤10^5,1≤Ai,Bi≤10^5,1≤K≤N*M) Output: 对于每组数据,输出答案. Sample

一.引言二.普通算法算法A:算法B:三.较好算法算法C:算法D:四.总结 一.引言 ​ 这就是类似求Top(K)问题,什么意思呢?怎么在无序数组中找到第几(K)大元素?我们这里不考虑海量数据,能装入内存. 二.普通算法 算法A: 将数组中的元素升序排序,找到数组下标k-1的元素即可.这是大家最容易想到的方法,如果使用简单排序算法,时间复杂度为O(n^2). 算法B: 第一步:初始化长度为K的一个数组,先读入K个元素,将元素降序排序(升序也可以),这时候第K大元素就在最后一个. 第二步:读入下一个

转自 http://blog.csdn.net/zxzxy1988/article/details/8587244 给定两个已经排序好的数组(可能为空),找到两者所有元素中第k大的元素.另外一种更加具体的形式是,找到所有元素的中位数.本篇文章我们只讨论更加一般性的问题:如何找到两个数组中第k大的元素?不过,测试是用的两个数组的中位数的题目,Leetcode第4题 Median of Two Sorted Arrays方案1:假设两个数组总共有n个元素,那么显然我们有用O(n)时间和O(n)空间的

寻找两个已序数组中的第k大元素 1.问题描述 给定两个数组与,其大小分别为.,假定它们都是已按照增序排序的数组,我们用尽可能快的方法去求两个数组合并后第大的元素,其中,.例如,对于数组,.我们记第大的数为,则时,.这是因为排序之后的数组,第4大的数是4.我们针对这一个问题进行探讨. 2.算法一 第一眼看到这个题的时候,我们能够很快地想出来最基本的一种解法:对数组和进行合并,然后求出其第大的数,即找到答案.合并的过程,我们可以参考归并排序的合并子数组的过程,时间复杂度为.下面给出算法:   int

题目原文 Selection in two sorted arrays. Given two sorted arrays a[] and b[], of sizes n1 and n2, respectively, design an algorithm to find the kth largest key. The order  of growth of the worst case running time of your algorithm should be logn, where n

题目描述 以尽可能小的代价返回某无序系列中的两个最大值,当有重复的时设置某种机制进行选择. 题解 首先要考虑的是重复的数的问题. A.不处理重复数据方法:在处理第k大的元素时不处理重复的数据,也就是将原数组进行降序排序后,下标为k-1的元素. B.去除重复数据方法:忽略重复的数据,这时候需要首先对a进行去重处理(可以用哈希表),然后再按A的方法求解. 先排序,再求解: 用快排或堆排序,平均时间复杂度为O(N*logN),然后取出前k个,于是总时间复杂度为O(NlogN)+O(k)=O(NlogN

题目 第k大元素 在数组中找到第k大的元素 样例 给出数组[9,3,2,4,8],第三大的元素是4 给出数组 [1,2,3,4,5],第一大的元素是5,第二大的元素是4,第三大的元素是3,以此类推 注意 你可以交换数组中的元素的位置 挑战 要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1) 解题 理论快速排序的思想,每次都减半,这个时间复杂度也是O(N),至于为什么就不知道了 class Solution { /* * @param k : description of k * @param num

//设计一个找到数据流中第K大元素的类(class). //注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. class KthLargest { private PriorityQueue<Integer> queue; private int k = 0; public KthLargest(int k, int[] nums) { queue = new PriorityQueue(k); this.k = k; for(int i = 0; i < nums.length;i++

Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. Your KthLargest class will have a constructor which accepts an integer k and an integer array nums,

设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. ; ,,,]; KthLargest kthLargest = , arr); kthLargest.add(); // returns 4 kthLargest.add(); // returns 5 kthLar

在数组中找到第k大的元素 样例 给出数组[9,3,2,4,8],第三大的元素是4 给出数组 [1,2,3,4,5],第一大的元素是5,第二大的元素是4,第三大的元素是3,以此类推 注意 你可以交换数组中的元素的位置 挑战 要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1) 分析:利用快排的思想,不断partition <?php //第k大元素 //用快排的思想:例如找7个元素里面第2大的元素,那么按如下步骤: //1.进行一次快排(将大的元素放在前半段,小的元素放在后半段), 假设得到的中轴为p

题目描述 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. 示例 int k = 3; int[] arr = [4,5,8,2]; KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr); kthLargest.add(3);

快速排序 下面是之前实现过的快速排序的代码. function quickSort(a,left,right){ if(left==right)return; let key=partition(a,left,right);//选出key下标 if(left<key){ quickSort(a,left,key-1);//对key的左半部分排序 } if(key<right){ quickSort(a,key+1,right)//对key的右半部份排序 } } function partiti

第K大元素:在数组num中找到第k大的元素(可以交换数组中的元素的位置) 样例: 数组 [9,3,2,4,8],第三大的元素是 4 数组 [1,2,3,4,5],第一大的元素是 5,第二大的元素是 4,第三大的元素是 3 解题思路: 快速排序:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分 数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列. 利用快速排序思想找到第K大元素. 1.Java: c

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

第k大元素 在数组中找到第k大的元素 注意事项 你可以交换数组中的元素的位置 样例 给出数组 [9,3,2,4,8],第三大的元素是 4 给出数组 [1,2,3,4,5],第一大的元素是 5,第二大的元素是 4,第三大的元素是 3,以此类推 挑战 要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1) 标签 快速排序 排序 code class Solution { public: /* * param k : description of k * param nums : description of