一.题目:最小的k个数 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. 这道题是典型的TopK问题,其最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,排序之后位于最前面的k个数就是最小的k个数.这种思路的时间复杂度是O(nlogn),但是面试官会要求时间复杂度保持在O(n). 二.解题思路 2.1 需要修改数据源的O(n)解法 基于快速排序中的Partition函数来解决这个问题.如果基于数组的第k个数字来调整,使得比第k个…

参考July的文章:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6370650 寻找最小的k个数题目描述:查找最小的k个元素题目: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. 总体思路: 取n个数字的前k个数字构建大根堆,设根顶元素为kmax, 从n-k+1开始遍历剩余的n-k个元素,取出每一个元素和大根堆根元素进行比较,如果kmax>遍历到的元素值,则kmax=遍历到的元素…

问题描述: 输入n个整数,找出其中最小的k个数 思路1: 先排序,再取前k个 时间复杂度O(nlogn) 下面给出快排序的代码(基于下面Partition函数的方法) public void QuickSort(int[] arr, int start, int end){ if(start == end){ return; } int index = Partition(arr, start, end); if(index > start){ QuickSort(arr, start, ind…

被这道题困了好久,看了剑指Offer才知道OJ上的要求有点迷惑性. 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. 一直以为要按照顺序输出,想的方法是插入排序算法复杂度是O(N*K),当然这个地方就显得自己有点蠢了.不过我想在“按序输出”的错误题意下还没有啥更好的方法. 然后看了剑指Offer原书,原来输出不必按照顺序.所以第一种方法是快速选择.这种方法算法复杂度是O(N).不过在实际的使用中可能有点隐含的时间参数…

1046: 最小的K个数 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 233  解决: 200[提交][状态][讨论版] 题目描述 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,. 输入 每个测试案例包括2行: 第一行为2个整数n,k(1<=n,k<=200000),表示数组的长度. 第二行包含n个整数,表示这n个数,数组中的数的范围是[0,1000 000 000]. 输出 对应每个测试案例,输出最小的k…

实现快速排序算法的关键在于先在数组中选择一个数字,接下来把数组中的数字分为两部分,比选择的数字小的数字移到数组的左边,比选择的数字大的数字移到数组的右边. 这个函数可以如下实现: int Partition(int data[], int length, int start, int end) { if(data == NULL || length <= 0 || start < 0 || end >= length) throw new std::exception("Inv…

一.题目描述 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,. 二.解题思路 1.思路1 首先对数组进行排序,然后取出前k个数.排序方法可选用快速排序,时间复杂度为O(nl*ogn).示例代码: import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays;public class Solution {     public ArrayList<Integer> GetLeast…

// 最小的k个数.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <iostream> #include <set> #include <vector> #include <queue> using namespace std; // set中默认是从大到小的顺序,即最先取出的是最小值 // 此处为从小到大,最先取出的是最大值 typedef multiset<int,gr…

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…