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Quick union算法 Quick union: Java implementation Quick union 性能分析 在最坏的情况下,quick-union的find root操作cost(访问array的次数)会达到N. 所以quick-union的性能也不好.…
针对问题 找到一对无序的数中第  K  大,或者第 K 小的元素,返回该元素的值或者它的 index(index 的情况比较适合这堆数每个都独一无二的情况,不然可能会有多个答案). 关键思想 拿一个数做参照,其他数通过对比它,来左右放置,得到的结果肯定是这个数在该数组中的排列位置是正确的.(DIvide and Conquer 分治思想) 形象讲解 把所有数字当成一个个球,假设我们要选出第 K 小的那个球. 我们有两个筐:A 和 B. 首先我们随机选择一个球作为参照物,然后我们开始分捡这一堆球:…
解决dynamic connectivity的一种算法:Quick find Quick find--Data sturcture 如果两个objects是相连的,则它们有相同的array value. Quick find--find&union operation Find很好实现,只需要查看它们的值是否一样就可以了 Union有点复杂,我们需要将其中的一个component里面所有的objects的值都改为和另一个component的值一样(merge components) Quick…
#include<iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <algorithm> #include <string> #include <string.h> using namespace std; ; ]; ];//用来每次5分法后保存要比较的值在A中的下标 ]; //用来保存A的初始化下标 //通过插入排序获取中位数下标 int InsertSort(in…
刷题备忘录,for bug-free leetcode 396. Rotate Function 题意: Given an array of integers A and let n to be its length. Assume Bk to be an array obtained by rotating the array A k positions clock-wise, we define a "rotation function" F on A as follow: F(k…
1 - 从strStr谈面试技巧与代码风格 必做题: 13.字符串查找 要求:如题 思路:(自写AC)双重循环,内循环读完则成功 还可以用Rabin,KMP算法等 public int strStr(String source, String target) { if (source == null || target == null) { return -1; } char[] sources = source.toCharArray(); char[] targets = target.to…
Top K问题在数据分析中非常普遍的一个问题(在面试中也经常被问到),比如: 从20亿个数字的文本中,找出最大的前100个. 解决Top K问题有两种思路, 最直观:小顶堆(大顶堆 -> 最小100个数): 较高效:Quick Select算法. LeetCode上有一个215. Kth Largest Element in an Array,类似于Top K问题. 1. 堆 小顶堆(min-heap)有个重要的性质--每个结点的值均不大于其左右孩子结点的值,则堆顶元素即为整个堆的最小值.JDk…
刷题备忘录,for bug-free 招行面试题--求无序数组最长连续序列的长度,这里连续指的是值连续--间隔为1,并不是数值的位置连续 问题: 给出一个未排序的整数数组,找出最长的连续元素序列的长度. 如: 给出[100, 4, 200, 1, 3, 2], 最长的连续元素序列是[1, 2, 3, 4].返回它的长度:4. 你的算法必须有O(n)的时间复杂度 . 解法: 初始思路 要找连续的元素,第一反应一般是先把数组排序.但悲剧的是题目中明确要求了O(n)的时间复杂度,要做一次排序,是不能达…
海量数据中找出前k大数(topk问题) 前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿…