第i小的元素       时间复杂度:O(n). 基本思想:和快速排序的思想相似,也是对数组进行递归划分,但是有所差别的是,快速排序会递归处理划分的两边,而随机化的选择算法只选择一边.       具体步骤为:首先,随机选择一个数组元素作为主元,从而将数组分解为两个子数组,并得到主元在元素中的位置q,假设较小子数组元素的个数为k-1:然后比较i与k的大小,来确定下一次递归选择哪一边的子数组(注意i的值的改变情况):最后,当i==k时,就求得了第i小的元素.具体实例见图解: 具体的程序实现如下:…

目录 1.问题的引出-求第i个顺序统计量 2.方法一:以期望线性时间做选择 3.方法二(改进):最坏情况线性时间的选择 4.完整测试代码(c++) 5.参考资料 内容 1.问题的引出-求第i个顺序统计量 什么是顺序统计量?及中位数概念 在一个由元素组成的集合里,第i个顺序统计量(order statistic)是该集合第i小的元素.例如,最小值是第1个顺序统计量(i=1),最大值是第n个顺序统计量(i=n).一个中位数(median)是它所在集合的“中点元素”.当n为奇数时,中位数是唯一的:当n…

昨天讨论的随机化快排对有重复元素的数组会陷入无限循环.今天带来对其的优化,使其支持重复元素. 只需修改partition函数即可: int partition(int *numArray,int head,int tail) { int pivot=numArray[tail]; ; int j=tail; while(true) { do { i++; }while(i<=tail&&numArray[i]<pivot); //找到比主元大的元素 do { j--; }whi…

#include<iostream> #include<vector> #include<algorithm> #include<time.h> using namespace std; int randomized_partition(vector<int>& vec, int le, int ri) { if (le == ri) { return le; } srand(time(NULL)); int _rand = le + r…

B树 1. 简介 在之前我们学习了红黑树,今天再学习一种树--B树.它与红黑树有许多类似的地方,比如都是平衡搜索树,但它们在功能和结构上却有较大的差别. 从功能上看,B树是为磁盘或其他存储设备设计的,能够有效的降低磁盘的I/O操作数,因此我们经常看到有许多数据库系统使用B树或B树的变种来储存数据结构:从结构上看,B树的结点可以有很多孩子,从数个到数千个,这通常依赖于所使用的磁盘的单元特性. 如下图,给出了一棵简单的B树. 从图中我们可以发现,如果一个内部结点包含n个关键字,那么结点就有n+1个孩…

1. 什么是红黑树 (1) 简介     上一篇我们介绍了基本动态集合操作时间复杂度均为O(h)的二叉搜索树.但遗憾的是,只有当二叉搜索树高度较低时,这些集合操作才会较快:即当树的高度较高(甚至一种极端情况是树变成了1条链)时,这些集合操作并不比在链表上执行的快.     于是我们需要构建出一种"平衡"的二叉搜索树.     红黑树(red-black tree)正是其中的一种.它可以保证在最坏的情况下,基本集合操作的时间复杂度是O(lgn). (2) 性质     与普通二叉搜索树不…

1. 预备知识 (1) 基本概念     如图,(二叉)堆是一个数组,它可以被看成一个近似的完全二叉树.树中的每一个结点对应数组中的一个元素.除了最底层外,该树是完全充满的,而且从左向右填充.堆的数组A包括两个属性:A.length给出了数组的长度:A.heap-size表示有多少个堆元素保存在该数组中(因为A中可能只有部分位置存放的是堆的有效元素).     由于堆的这种特殊的结构,我们可以很容易根据一个结点的下标i计算出它的父节点.左孩子.右孩子的下标.计算公式如下: parent(i) =…

一.高级数据结构 本章以后到第21章(并查集)隶属于高级数据结构的内容.前面还留了两章:贪心算法和摊还分析,打算后面再来补充.之前的章节讨论的支持动态数据集上的操作,如查找.插入.删除等都是基于简单的线性表.链表和树等结构,本章以后的部分在原来更高的层次上来讨论这些操作,更高的层次意味着更复杂的结构,但更低的时间复杂度(包括摊还时间). B树是为磁盘存储还专门设计的平衡查找树.因为磁盘操作的速度要远远慢于内存,所以度量B树的性能,不仅要考虑动态集合操作消耗了多少计算时间,还要考虑这些操作执行了多…

对于分治(Divide and Conquer)的题目,最重要是 1.如何将原问题分解为若干个子问题, 2.子问题中是所有的都需要求解,还是选择一部分子问题即可. 还有一点其实非常关键,但是往往会被忽视:分解后的子问题除了规模较原问题小之外,必须和原问题具有相同的性质. 在子问题的划分时,只有这一点保证,才能递归求解子问题,从而得到solution. 下面通过几个例子,详细地介绍下这个思路. 题目一: You have n mobile phones and a contraption that…

本栏目(Algorithms)下MIT算法导论专题是个人对网易公开课MIT算法导论的学习心得与笔记.所有内容均来自MIT公开课Introduction to Algorithms中Charles E. Leiserson和Erik Demaine老师的讲解.(http://v.163.com/special/opencourse/algorithms.html) 第五节-------线性时间排序 Linear Time Sort 这节课的主要内容是分析基于比较的排序能够达到的最快效率以及介绍几种…