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…

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…

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…

这篇博客记录我对剑指offer第2版"面试题39:数组中出现次数超过一半的数字"题解1的一句话的一个小误解,以及汇总一下涉及partition算法的相关题目. 在剑指offer第2版"面试题39:数组中出现次数超过一半的数字"的解法一(基于partition,且哨兵选择数组第一个元素)中,有这么一句话: 我们有成熟的时间复杂度为O(n)的算法得到数组中任意第k大的数字,这句话让我产生了一点误解,让我误以为"只需要调用一次partition就能找到第k大的数…

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…

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…

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…

1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y…

/** * 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…