//集合NSSet //集合也是储存对象,和字典一样也是无序存储 //集合中里面的元素不能重复 //集合里面的元素可以随机取出 //用数组放到集合中 NSArray *a10 = @[p1 , p2 , p3 , p4 , p5]; NSSet *set1 = [NSSet setWithArray:a10]; //给集合放一个对象 NSSet *set2 = [NSSet setWithObject:p1]; //给集合放多个对象 //如果集合里面的元素相同了,会覆盖原来的那个 NSSet *

算法实际上是模仿快速排序算法设计出来的,其基本思想也是对输入数组进行递归划分,与快速排序不同的是,它只对划分出来的子数组之一进行递归处理: int randompartition(int a[],int l,int r) { ,j=r,v=a[r],tmp; for(;;) { while(a[++i]<v); while(a[--j]>v)if(j==l)break; if(i>=j)break; tmp=a[i]; a[i]=a[j]; a[j]=tmp; } tmp=a[i];a[

看完两个求最大值算法之后的一些感想. 如果想直接看算法的可以跳过.但是我觉得我这些想法还是比较有用的,至少对我将来的算法设计是这样的. 算法的功能越强大,必然意味着速度慢,因为根据丛林法则,那种慢又功能少的算法会被淘汰. 所以,(注意了!!),如果我们在使用一个算法的时候感觉到它造成的结果满足我们的使用,而且超出了,我们的使用,那么我们就很可能浪费了时间,降低了效率. 例如这个1000个数中求最大的10个的算法: 如果排序,取前10个.发现后面的白排序了,根本没用到.参照加粗行,也许可以有更快的

题目: 输入n个整数,输出其中最小的k个,例如输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数,则最小的4个是1,2,3,4(输出不要求有序) 解: 利用快速排序的partition,算导上求第k大数的思想,求出第k大的数,然后遍历数组,如果a[i]<a[k],那么a[i]就是前k小的元素之一. 求第k大的元素时间是o(n),求前k小元素时间是o(n),所以总时间是o(n) 代码: /* 求数组最小的k个数,参考算法导论求中位数的k个临近值,首先求出第k小的数,然后o(n)遍历,若<,则是前k小的数

要在一个序列里找出第K小元素,可以用排序算法,然后再找.可以证明,排序算法的上界为O(nlogn). 在这里,给出两种可以在线性时间内找出第K小元素的方法. 方法1: (1) 选定一个比较小的阈值(如44),当序列元素小于阈值时,直接用排序算法来做: (2) 当序列元素大于阈值时,把元素划分为以5个元素为一组,每一组元素自身作排序,然后挑出每一组元素的中间值,再在所有的中间值中,递归调用本算法,挑出中间值,可以认为,此值大约为整个序列的中间值(当序列元素个数不是5的倍数时,最后一组不足5的舍掉,

最近做面试题,经常与到一个问题,如何高效的从一组数中找到第K大的元素. 其实我们最容易想到的肯定是蛮力法. 1. 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序,然后取出前k大,总的时间复杂度为O(n*logn + k). 2.选择排序和冒泡排序算法,即选择k次.(这种算法比较简单,这里就不介绍了) 3.利用快速排序改进. 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb.Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X.这时有两种情况:            1). Sa中元素

题目要求: 输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如:输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3,4. 参考资料:剑指offer第30题. 题目分析: 解法一: 用快排的思想,但是最小的k个数不用排序,时间复杂度O(n). 优点:时间复杂度好,缺点:会修改原整数数组顺序. 解法二: 创建一个大小为k的最大堆,遍历一遍数组,同时不断修改最大堆.时间复杂度O(nlogk). 优点:不会修改原数组,适用于海量数据.缺点:比解法一时间复杂度高. 其他解法: 1.快排,取前

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

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

5.查找最小的 k 个元素(数组)题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个.例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,则最小的 4 个数字为 1,2,3 和 4. 算法里面学过查找第k小的元素的O(n)算法 试着实现了一下: 注意new 初始化二维数组的方式 int (* a)[5] = new int[8][5]; /* 5.查找最小的 k 个元素(数组) 题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个. 例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,

今天很悲催,心中向往的公司,打电话过来面试,问到我两个问题,结果竟然都没有回答上,伤心了,记录下今天失败,希望以后不要被同样的问题给PASS. 问题1.如何判断是否为闰年 所谓闰年那就是:四年一闰,百年不闰,四百年再闰. 其实代码也就是 if((n%4 == 0 && n%100 != 0) || n %400 == 0){} 最原始的方法. 记不住判断闰年的定义,导致无法回答. 问题2.如何获得单链表的倒数第K个元素(时间复杂度最小) 方法(1) 首先查找到整个链表中的元素个数, 然后再

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

紧接着上一篇微软编程面试100题,这次想解决的是查找最小的K个元素,题目是:输入n 个整数,输出其中最小的k 个.例如输入1,2,3,4,5,6,7 和8 这8 个数字,则最小的4 个数字为1,2,3 和4. 看到题目的时候我第一反应,这题很简单,使用任何方式的排序将数列按顺序存储,之后遍历需要的k个元素即可,于是自己动手很容易就完成了,但是后来在网络上发现很多人对这题的解决方式是用小根堆(MinHeap)或者大根堆(MaxHeap),这才意识到,其实出题人是醉翁之意不在酒,在乎复杂度的考虑也.

2.2 Implement an algorithm to find the kth to last element of a singly linked list. 这道题让我们求链表中倒数第k个元素,LeetCode中相类似的题目有Kth Largest Element in an Array 数组中第k大的数字 和 Kth Smallest Element in a BST 二叉搜索树中的第K小的元素.但那两道题和这题又不一样,首先这道题是要在链表中操作,链表的特点就是不能通过下标来直接访

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

在一个无序序列中找出第k个元素,对于k很小或者很大时可以采取特殊的方法,比如用堆排序来实现 .但是对于与序列长度N成正比的k来说,就不是一件容易的事了,可能最容易想到的就是先将无序序列排序再遍历即可找出第k个元素.由于任何基于比较的排序算法不可能用少于Θ(N lgN)次比较来实现将所有元素排序,所以采用排序的方法的时间复杂度是线性对数级别的. 我们可以借鉴快速排序中将序列划分的思想来实现平均情况下线性级别的算法,算法实现如下: public class KthElement { private

题目地址:http://oj.tsinsen.com/A1082 问题描述 给定一个大小为n的数组s和一个整数K,请找出数组中的第K小元素. 这是一个补充程序的试题,你需要完成一个函数: int findKth(int *s, int n, int K) 表示在s指向的数组中找到第K小的元素(如果K=1,表示找最小元素),你需要返回该元素的值. 此题对时间的要求比较高,请注意下面的算法描述. 算法描述 你可以直接将s中的元素进行排序后输出第K小的元素,但使用这种方法你大概只能得到30%的分数.

查找最小的K个元素,使用最大堆,具体代码如下: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> using namespace std; void swap(int *a, int *b) {     int temp;     temp = *a;     *a = *b;     *b = temp; } void heap_adjust(int *a, int i, int size) {     int lchild = 2 *

当需要在无需列表中寻找第k小的元素时,一个显然的方法是将所有数据进行排序,然后检索k个元素.这种方法的运行时间为O(n log(n)). 无序列表调用分区函数将自身分解成两个子表,其长度为i和n-i.第一个列表中的第一个i元素(不一定排序),当i与k进行比较时需在第一或第二个子列表中搜索元素. 使用findMinK(ArrayList<Integer>array, int k, int i, int r)实现,同时使用下面testframe代码测试.在函数中可增加全局变量cmpcnt,在列表中

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

假设我们定义了一个vector如下: vector<int> v;v.push_back(1);...v.push_back(255); 如果要删除第k个元素的话,应该这样写: (1)如果k是第0个 vector<, v.end()).swap(v); (2)如果k是最后一个, v.pop_back(); (3)其他情况下 vector<, v.end()); v.resize(k); v.insert(v.end(), v_c.begin(), v_c.end()); erase