#include <ctime> #include <iostream> using namespace std; template <class Type> void Swap(Type &x,Type &y); inline int Random(int x, int y); template <class Type> void BubbleSort(Type a[],int p,int r); template <class Ty…

线性时间选择算法中,最坏情况仍然可以保持O(n). 原因是通过对中位数的中位数的寻找,保证每次分组后,任意一组包含元素的数量不会大于某个值. 普通的Partition最坏情况下,每次只能排除一个元素,所以会造成O(n2)的复杂度. 具体证明可以参考: 王云鹏论文<线性时间选择算法时间复杂度深入研究>…

Description 给定线性序集中n个元素和一个整数k,n<=2000000,1<=k<=n,要求找出这n个元素中第k小的数. Input 第一行有两个正整数n,k. 接下来是n个整数(0<=ai<=1e9). Output 输出第k小的数 Sample Input 6 3 1 3 5 2 4 6 Sample Output 3 利用快速排序可以找出第k小的,加上随机函数改进一下: #include <cstdio> #include <cstdlib&…

这段时间笔者几篇文章介绍了改算法线性的文章. 关联文章的地址 这个算法我在我的博客里应用动态规划做过,详细实现请参阅我的dp板块,下面给出书上最快的算法,时间复杂度为O(n),称之为线性算法. #include <iostream> using namespace std; int x[10]={31,-41,59,26,-53,58,97,-93,-23,84}; int mmax(int a,int b) { return a>b?a:b; } int main() { int ma…

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  …

问题描述: 给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找出这n个元素中第k小的元素,即如果将这n个元素依其线性序排列时,排在第k个的元素即为要找到元素. 细节须知:(与之前的随笔相比) (1)设置了对于程序运行次数的手动输入设定 (2)取消了文件的读入,直接生成随机数进行排序查找 (3)扩大了随机数的范围.数组的可申请大小 (4)时间统计精确到了微秒级 (5)运行结束后一次性写入提升了程序稳定性,写入的数据可用于数据分析图表 算法原理: 将n个输入元素划分成⌈n/5⌉个组,每组5个元素…

工控领域经常会涉及速度加减速的算法:线性加减速,S曲线加减速(sin函数,拓展其他三角函数曲线), 贝塞尔曲线,等等. 线性加减速:    设定起始速度V0,目标速度V1,加速时间Ta(s,或加速度),这个的任务执行周期为ΔT( ms 级 或者设定定时器,定时时间必须大于任务周期否则还是按任务周期计算输出). int  iCounter ; iCounter = Ta/(ΔT/1000) ;     //计算达到输出  任务需执行的  周期数. for(int i =0; i<iCounter;…

找任意第k个小的元素 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <ctime> #include <iostream> using namespace std; template <class Type> void Swap(Type &x,Type &y); inline int Random(int x, int y); template <class Type>…

剑指Offer--分治算法 基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.字面上的解释是"分而治之",就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)-- 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关.问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少.例如,对于n个元…

相关介绍:  给定一个数组,找出该数组中第n大的元素的值.其中,1<=n<=length.例如,给定一个数组A={2,3,6,5,7,9,8,1,4},当n=1时,返回9.解决该问题的算法有三种.依据其时间复杂度的高低,分别对其进行讲解 第一种:时间复杂度为O(NlogN)  解决该问题,容易想到的一个办法是,先对数组按元素值从大到小的方式进行排序,之后选取出其符合要求的元素并返回其值.由基于比较的排序算法的时间复咋读,其下界为NlogN,为此,解决该问题的时间复杂度为O(NlogN). 示例…