题目描述 链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/ec2575fb877d41c9a33d9bab2694ba47?source=relative 来源:牛客网 无序数组中最小的k个数 对于一个无序数组,数组中元素为互不相同的整数,请返回其中最小的k个数,顺序与原数组中元素顺序一致. 给定一个整数数组A及它的大小n,同时给定k,请返回其中最小的k个数. 测试样例: [1,2,4,3],4,2 返回:[1,2] 代码 需要保留K个较小的元素,可以删

//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

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

题目 输入整数数组 arr ,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. 收获 优先队列实现 (n1,n2)->n2-n1是大顶堆 代码 class Solution { public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) { PriorityQueue<Integer> h = new PriorityQueue<Integer>((n1,n2)->n2-n

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> #

包含了Partition函数的多种用法 以及大顶堆操作 /************************************************************************* > File Name: 28_KLeastNumbers.cpp > Author: Juntaran > Mail: JuntaranMail@gmail.com > Created Time: 2016年08月31日 星期三 19时45分41秒 **************

•已知数组中的n个正数,找出其中最小的k个数. •例如(4.5.1.6.2.7.3.8),k=4,则最小的4个数是1,2,3,4 •要求: –高效: –分析时空效率 •扩展:能否设计出适合在海量数据中实现上述运算?       方法一: //利用最大根堆实现最小k个节点 //最大根堆特点:每个节点都比他左右孩子要大 //调整最大堆的时间复杂度为O(lnK),因此该算法(问题)时间复杂度为O(nlnK). //思路:通过数组建堆 //规律:第i个节点的左孩子为2i+1,右孩子为2i+2 #incl

出题:输入N个整数,要求输出其中最小的K个数: 分析: 快速排序和最小堆都可以解决最小(大)K个数的问题(时间复杂度为O(NlogN)):另外可以建立大小为K的最大堆,将前K个数不断插入最大堆,对于之后的N-K个数,依次与堆顶元素进行比较,如果新元素更小则删除当前堆顶元素,并更新最大堆:如果新元素大则跳过: 第一种实现:快速排序框架,插入排序处理小子文件,随机函数选取split点,双向扫描: 第二种实现:最小堆框架,基于fixUp的堆构建策略(数组整体更新,bottom up),通过删除前K个堆

最小的k个数 红黑树 代码(C++) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 输入n个整数, 找出当中的最小k个数. 使用红黑树(multiset), 每次替换最大的值, 依次迭代. 时间复杂度: O(nlogk). 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014年6月29日 * Author: wang */ #include <iostream> #include <vector> #includ

最小的k个数 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 输入n个整数, 找出当中的最小k个数. 使用高速排序(Quick Sort)的方法求解, 把索引值(index)指向前k个数. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <stdio.h> #include <stdl

题目:找出无序数组中第Kth大的数,如{63,45,33,21},第2大的数45. 输入: 第一行输入无序数组,第二行输入K值. 该是内推滴滴打车时(2017.8.26)的第二题,也是<剑指offer>上最小k个数的变形.当时一看到题,这个不是用快排吗?然后就写了,结果始终没有通过,遗憾的超时提交了.错误点主要在于,这里求的是第K大的数,而若是我们使用K去判断快排得到的下标,得到的是第K个数(等同于排序以后从左往右下标为K-1),而题中隐藏的意思等同于排序以后从 右往左数第K个数.所写在写代码

一.题目描述 描述: 输入n个整数,输出其中最小的k个. 输入: 输入 n 和 k 输入一个整数数组 输出: 输出一个整数数组 样例输入: 5 2 1 3 5 7 2 样例输出: 1 2 二.Top K问题 对于 Top K 问题有很多种解法. 解法一:排序 相信很多人会首先想到这种方法,先把数组按升序/降序进行排序,然后输出 K 个最小/最大的数. 常规的排序方法时间复杂度至少是Θ(nlog2n).(快排或堆排序) 可能你会说,我们可以使用线性时间的排序算法.当然可以,但通常它们对输入的数组有

/** * 找到无序数组中最小的k个数 时间复杂度O(Nlogk) * 过程: * 1.一直维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出来的k个最小的数 * 在堆里的k个元素中堆顶的元素是最小的k个数中最大的那个. * 2.接下来,遍历整个数组,遍历过程中看当前数是否比堆顶元素小: * 如果是,就把堆顶元素替换成当前的数,然后从堆顶的位置调整整个堆,让替 * 换操作后堆的最大元素继续处在堆顶的位置: * 如果不是,则不进行任何操作,继续遍历下一个数: * 3.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数

题目: 给定一个无序的整型数组arr,找到其中最小的k个数. 方法一: 将数组排序,排序后的数组的前k个数就是最小的k个数. 时间复杂度:O(nlogn) 方法二: 时间复杂度:O(nlogk) 维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出的k个最小的数.在堆的k个元素中堆顶元素是最小的k个数中最大的那个. 接下来要遍历整个数组,遍历的过程中看当前数是否比堆顶元素小.如果是,就把堆顶元素替换成当前数,然后调整堆.如果不是,则不做任何操作,继续遍历下一个数.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数组中

题目 找到无序数组中最小的k 个数 java代码 package com.lizhouwei.chapter8; /** * @Description: 找到无序数组中最小的k 个数 * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/4/29 7:37 * @Modify by: * @ModifyDate: */ public class Chapter8_4 { //使用堆排序 时间复杂度为O(logN) public int[] getKMin(int[]

题目链接 https://www.nowcoder.com/practice/6a296eb82cf844ca8539b57c23e6e9bf?tpId=13&tqId=11182&tPage=2&rp=2&ru=/ta/coding-interviews&qru=/ta/coding-interviews/question-ranking 题目描述 从无序序列,找到最小topk个元素. 解题思路 使用大根堆维护最小topk个元素: - 首先前k个元素建立大根堆(从

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

方法1:先对数组进行排序,然后遍历前K个数,此时时间复杂度为O(nlgn); 方法2:维护一个容量为K的最大堆(<算法导论>第6章),然后从第K+1个元素开始遍历,和堆中的最大元素比较,如果大于最大元素则忽略,如果小于最大元素则将次元素送入堆中,并将堆的最大元素删除,调整堆的结构; 方法3:使用快速排序的原理,选择出数组中第K大的元素,select(a[], k, low, high) 选取数组中a[high]为基准,将数组分割为A1和A2,A1中的元素都比a[high]小,A[2]中的元素都