先说快排最坏情况下的时间复杂度为n^2. 正常情况:   最坏的情况下,待排序的记录序列正序或逆序,每次划分只能得到一个比上一次划分少一个记录的子序列,(另一个子序列为空).此时,必须经过n-1次递归调用才能把所有记录定位,而且第i趟划分需要经过n-i次比较才能找个才能找到第i个记录的位置,因此时间复杂度为   所以BFPRT本质上是在寻找正确的pivot元素!!!避免这种最坏情况出现.     在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终…

内容: 1.原始问题     =>  O(N*logN) 2.BFPRT算法    => O(N) 1.原始问题 问题描述:给你一个整型数组,返回其中第K小的数 普通解法: 这道题可以利用荷兰国旗改进的 partition 和随机快排的思想:随机选出一个数,将数组以该数作比较划分为 <,=,> 三个部分, 则 = 部分的数是数组中第几小的数不难得知,接着对 < (如果第K小的数在 < 部分)或 > (如果第K小的数在 > 部分)部分的数 递归该过程,直到 =…

import java.util.Arrays; /* 核心思想:利用快排思想,先假定从大到小排序,找枢纽,枢纽会把大小分开它的两边,当枢纽下标等于k时, 即分了k位在它左边或右边,也就是最大或最小的排到了它的左边或右边了.那么那个枢纽就是要找的第k位了 */ public class SearchNumData { /* n为数组长度 k为要查找的第k大 */ public static int findKth(int[] a, int n, int K) { return findKth(a…

BFPRT算法原理 在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终选择第一个元素或者最后一个元素作为pivot,而在BFPTR算法中,每次选择五分中位数的中位数作为pivot,这样做的目的就是使得划分比较合理,从而避免了最坏情况的发生.算法步骤如下 1. 将  个元素划为  组,每组5个,至多只有一组由  个元素组成. 2. 寻找这  个组中每一个组的中位数,这个过程可以用插入排序. 3. 对步骤2中的  个中位数,重复步骤1和步骤2,递归下…

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------…

LC T668笔记 [涉及知识:二分查找.第K小数.BFPRT算法] [以下内容仅为本人在做题学习中的所感所想,本人水平有限目前尚处学习阶段,如有错误及不妥之处还请各位大佬指正,请谅解,谢谢!] !!!观前提醒!!! [本文篇幅较大,如有兴趣建议分段阅读] 有关二分查找 作用:在有序集合中快速查找目标值 适用性: 1. 只能查找有序的数据集 顺序存储的数据结果就是数组了,也就是二分查找只能从数组中查找,而不能查找链式存储的数据集,比如查找链表中的数,就不能用二分查找. 2. 针对的是静态有序数据…

问题描述:给定n个整数,求其中第k小的数. 分析:显然,对所有的数据进行排序,即很容易找到第k小的数.但是排序的时间复杂度较高,很难达到线性时间,哈希排序可以实现,但是需要另外的辅助空间. 这里我提供了一种方法,可以在O(n)线性时间内解决Top k问题.关于时间复杂度的证明,不再解释,读者可以查阅相关资料.具体的算法描述如下: 算法:LinearSelect(S,k) 输入:数组S[1:n]和正整数k,其中1<=k<=n: 输出:S中第k小的元素 1. If  n<20  Then  …

1. 堆算法Top,时间复杂度 O(LogN) function top(arr,comp){ if(arr.length == 0){return ;} var i = arr.length / 2 | 0 ; for(;i >= 0; i--){ if(comp(arr[i], arr[i * 2])){exch(arr, i, i*2);} if(comp(arr[i], arr[i * 2 + 1])) {exch(arr, i, i*2 + 1);} } return arr[0];…

出处 http://blog.csdn.net/adong76/article/details/10071297 BFPRT算法是解决从n个数中选择第k大或第k小的数这个经典问题的著名算法,但很多人并不了解其细节.本文将首先介绍求解这个第k小数字问题的几个思路,然后重点介绍在最坏情况下复杂度仍然为O(n)的BFPRT算法. 一 基本思路 关于选择第k小的数有许多方法 将n个数排序(比如快速排序或归并排序),选取排序后的第k个数,时间复杂度为O(nlogn). 维护一个k个元素的最大堆,存储当前遇…

第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =…