如何寻找无序数组中的第K大元素? 有这样一个算法题:有一个无序数组,要求找出数组中的第K大元素.比如给定的无序数组如下所示: 如果k=6,也就是要寻找第6大的元素,很显然,数组中第一大元素是24,第二大元素是20,第三大元素是17...... 第六大元素是9. 方法一:排序法 这是最容易想到的方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序后的第k个元素自然就是数组中的第k大元素.但是这种方法的时间复杂度是O(nlogn),性能有些差. 方法二:插入法 维护一个长度为k的数组A的有序数组,用于存储已知的

利用改进的快排方法 public class QuickFindMaxKValue { public static void main(String[] args) { int[] a = {8, 3, 4, 1, 9, 7, 6, 10, 2, 5}; System.out.println(findMaxValue(a, 0, a.length - 1, 2)); } private static int findMaxValue(int[] a, int lo, int hi, int ma

Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that appears more than ⌊ n/2 ⌋ times. You may assume that the array is non-empty and the majority element always exist in the array. 这里题目要求找出出现次数超过n/2的元素. 可以先排序,

算法!用C#写一个函数,在一个数组中找出随意几个值相加等于一个值比如,数组{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20}  要找出那些数相加等于100 解决方案一: #region 解决方案一 , , , , , , , , , , , , , , , , , , , }; List<List<int>> mylist = new List<List<int>>(); int length = mya

题目: 给定一个旋转数组,但是你不知道旋转位置,在旋转数组中找出给定target值出现的位置:你可以假设在数组中没有重复值出现 举例: (i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2). 在旋转后的数组中查找6,则返回index =2. 若查找10,则返回index= -1: 解题思路: 由于数组中没有重复出现的数字,因此旋转后的数组基本可以划分为两部分:因此解题思路可以转换为我们熟悉的二分查找:但是在二分查找时我们需要注意,到底在哪边查找? 1)

今天下午,看了一会github,想刷个题呢,就翻出来了刷点题提高自己的实际中的解决问题的能力,在面试的过程中,我们发现,其实很多时候,面试官 给我们的题,其实也是有一定的随机性的,所以我们要多刷更多的题.去发现问题. 题目:     给定一个整数数组 nums 和一个目标值 taget,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中同样的元素. 解析: 实际这里就是给你的一个列表的数字,给你一个预期,让你返

#include <stdio.h> int main(void) { /* 选择排序算法 原理:从数组中 找出最小的元素然后交换位置: */ int a[10] = {9,5,10,7,2,3,1,6,8,4}; int i=0,j=0; int n = sizeof(a)/4; //外循环n-1轮 for(i=0;i<n-1;i++){ int pos = i;//始终指向最小的位置 for(j=i+1;j<n;j++){ if(a[j]<a[pos]){ pos = j

java版本 package numCombine; /** * 从数组中找出所有组合为s的数 * @author root * */ public class NumComberAll { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int a[] = {2,3,3,2,2,4,1,4,-2,5,1}; String b = ""; fun(a, b, 11, 0, 5); }

//对传入sp的字符进行统计,三组两个相连字母“ea”"ou""iu"出现的次数,并将统计结果存入ct所指的数组中. #include <stdio.h> #include <string.h> #pragma warning (disable:4996) void fun(char*sp ,int *ct) { , b=, c=; while (*sp != '\0') { if (*sp == 'e')//利用if多重并列判断. { sp

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

Given an array S of n integers, are there elements a, b, c in S such that a + b + c = 0? Find all unique triplets in the array which gives the sum of zero. Note: The solution set must not contain duplicate triplets. For example, given array S = [-1,

题目 给出一个数组,找出K个最小的值 例如给出数组{5,2,4,3,1},给定K值3,则输出结果为{2,3,1} 程序 先给出第一个版本的程序 public static void printKNum(int[] source, int k) {//算法入口 if (k <= 0) { System.out.println("请出入合法的K值"); } else if (source.length <= k) {//如果数组的长度小于等于K,则全部输出 System.out

题目:给定一个排序数组,找出给定的target值出现的范围:算法复杂度要求在O(logn);如果没有找到,则返回[-1, -1]; 举例: For example,Given [5, 7, 7, 8, 8, 10] and target value 8,return [3, 4]. 解题思路: 一看到题目要求的时间复杂度O(logn),就自然想要要用到二分的方法,这道题目,我们自然也是用二分的方法: mid = (start + end) / 2;则target和nums[mid]的关系有三种:

题目: 给定一个数组candidates和一个目标值target,求出数组中相加结果为target的数字组合: 举例: For example, given candidate set [2, 3, 6, 7] and target 7, A solution set is: [[7],[2, 2, 3]] 从举例中可以看出,同一个数字可以使用多次,且结果是唯一的: 解题思路: 我个人感觉该题目一点也不难,其实也是一个递归的过程,当达到递归条件时,就将结果加入结果集: 首先题目没说给的数组有啥特

一道百度面试题(待解中) 具体:给40亿个不重复的unsigned int的整数,没排过序的,然后再给几个数,如何快速判断这几个数是否在那40亿个数当中? 分析下,首先应该是空间复杂度(40亿uint = 400000000*4 byte = 15258 MB 差不多16G), 再试时间复杂度 因为是无序的,所以 不能用B树索引,B+ 树索引 ( 默认数据库中 索引会用, 因为有序,所以支持 上一个,下一个) 网上普遍应该是 1.40亿数据 分片 2.结果放到bit中,然后查找bitset 判断

就是找x+y=-z的组合 转化为找出值为-z满足x+y=-z的组合 解法一: 为了查找,首先想到排序,为了后面的二分,nlogn, 然后x+y的组合得n^2的复杂度,加上查找是否为-z,复杂度为nlogn + n^2 * logn 解法二: 还是先从小到大排序 nlogn 假设数组排序后为 a b c d e f 我们还是要找x+y=-z 会发现-z存在的可能只能是a+f和b+e,不会存在a+e和b+f这种情况(这里很重要,保证了算法的正确性),所以两个指针一头一尾往中间扫,肯定能找出来 fis

在网上看到过一个面试题,感觉挺有意思,看别人的代码写的逻辑不够谨慎,重写了一个,较真了又... package com.array7.algorithm; public class AlgorithmTest { public static void main(String[] args) { int[] arr = {2 ,4 ,5 ,8 ,10 ,12 ,13 ,16 ,17,Integer.MAX_VALUE }; int sum = 13; String result = getSumE

/*利用冒泡排序实现*/ import java.util.Scanner;public class Paixun { public static void main(String[] args) { int []a;int p=0,q=9; a=new int[10] ; Scanner in=new Scanner(System.in); for(int i=0;i<10;i++) {  a[i]=in.nextInt(); } for(int j=0;j<a.length-1;j++) 

class Solution {     public int[] twoSum(int[] nums, int target) {         for (int i = 0; i < nums.length;i++){             for(int j = i + 1;j < nums.length;j++){                 if (nums[j] == target - nums[i]){                     return new int

遇到了一个很简单而有意思的问题,可以看出不同的算法策略对这个问题求解的优化过程.问题:寻找数组中的第K大的元素. 最简单的想法是直接进行排序,算法复杂度是O(N*logN).这么做很明显比较低效率,因为不要求别的信息只要计算出第K大的元素.当然,如果在某种情况下需要频繁访问第K大的元素就可以先进行一次排序在直接得出结果. 第一种方式是这样,用选择排序,冒泡法,或者交换排序这类的排序,对前K个元素进行排序.这三种算法也许不是最快的排序算法.但是都有个性质:计算出最大(小)的元素的算法复杂度是O(N

题目描述 以尽可能小的代价返回某无序系列中的两个最大值,当有重复的时设置某种机制进行选择. 题解 首先要考虑的是重复的数的问题. A.不处理重复数据方法:在处理第k大的元素时不处理重复的数据,也就是将原数组进行降序排序后,下标为k-1的元素. B.去除重复数据方法:忽略重复的数据,这时候需要首先对a进行去重处理(可以用哈希表),然后再按A的方法求解. 先排序,再求解: 用快排或堆排序,平均时间复杂度为O(N*logN),然后取出前k个,于是总时间复杂度为O(NlogN)+O(k)=O(NlogN