洛谷p1036 #include<iostream> #include<math.h> using namespace std; ],n,k;//依照题目所设 bool isprime(int n){//判断是否质数 int s=sqrt(double(n)); ;i<=s;i++){ )return false; } return true; } int rule(int choose_left_num,int already_sum,int start,int end){…

这就是数学中的 A m n 的选取. 共有   m!/n!种可能.. 同样举一个例子吧.. 从12345这五个数字中随机选取3个数字,要求选出来的这三个数字是有序,也就是说从12345中选出来的是123这三个数的话,那么就有 123,132,312,321,213,231 这六种可能.. 好了.废话不多说了,上程序,解释写在城市的注释里. //A53 //排序,12345找出所有的排序组合 public class Test7 { static char[] ch; static String…

别怪我是一个闷葫芦,没那么多花哨的语言,废话不多说,先说说小实例的要求: 编写一个方法,实现从n-m个数中随机选出一个整数,要求:传递的参数不足两个或者不是有效数字,返回[0-1]之间的随机数,需要解决n和m两个数大小问题,如果m<n,两个参数的值进行交换: 看到这个求随机数的小实例,相信很多人都会写,也写过很多相关的程序代码,所以,重要的知识点没有,旨在给初学者一些启发,大牛可略过! 既然是给初学者看的,那么我们就从最基本的东西一步一步的看,便于理解,先拆分一下要求吧: 1.求一个n-m的随机…

需求: 从list中随机选出几个数,并按照原来的顺序排列(比如从list中随机选出6个数) 方案一: //若对象size大于6,则随机去除6个对象,并按照原来的顺序排列 while(list.size() > 6) { //随机取一个对象 Long target = list.get(randomId.nextInt(list.size())); for(ListObject object : list) { if(object.getId() == target) { //将取出的那个对象删除…

最近看到了 java.util.PriorityQueue.刚看到还没什么感觉,今天突然发现他可以用来找N个数中最小的K个数. 假设有如下 10 个整数. 5 2 0 1 4 8 6 9 7 3 怎么找出最小的 5 个数呢?很好想到的方法是先升序排序,然后取前 5 个就可以. 至于怎么排序方法有很多,比如简单的冒泡,选择,"难点"的有快速,希尔和堆等等. 先看看这种比较少见的实现方法的代码,再看看下面的简单介绍. PriorityQueue实现 import java.util.Arr…

这是一个经典的算法题,下面给出的算法都在给定的数组基础上进行,好处时不用分配新的空间,坏处是会破坏原有的数组,可以自己分配新的空间以避免对原有数组的破坏. 思路一 先直接排序,再取排序后数据的前k个数. 排序算法用最快的堆排序,复杂度也会达到O(N*logN). void filterDown(int* disorder, int pos, int size){ ; ){ *temppos+<size){ *temppos+]>disorder[*temppos+]){ *temppos+])…

咋一看,这是个很简单的问题,但是如果n是个不确定的数呢?比如服务器每天会收到数以亿计的请求,但是目前服务器端不希望保存所有的请求,只想随机保存这些请求中的m个.试设计一种算法,能够使服务器实时保存m个请求,并使这些请求是从所有请求中的大致等概率被选中的结果.注意:不到一天的结束,是不能提前知道当天所有请求数n是多少的.下面我们分两种情况讨论(1)n已知,(2)n未知. 1 n已知 可以将问题简化为:从集合A(a_1, a_2, … ,a_n),中随机选取m(0≤m≤n)个元素,使得每个数被选取的…

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 题目介绍            在n个数中取第k大的数(基础篇),之所以叫基础篇是因为还有很多更高级的算法,这些以后再讨论.本文用两种最基本的方法来解决这个问题.使用java语言描述.例子是十个数中取第三大的. 算法一              用冒泡法将n个数从大到小排序,再取第k大. public class test { public static void main(String []args) {…

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…

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…