给定一个有N个正整数的序列A(N<=10^5,A[i]<=10^5),对序列中的每一个数,求出序列中它左边比它小的数的个数. 思路:树状数组的经典应用(裸题) #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstring> using namespace std ; ; int c[N] ; int lowbit(int x){//取得最右边的一个1 return x&(-x) ; } int

Cow Sorting Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 4766    Accepted Submission(s): 1727 Problem Description Sherlock's N (1 ≤ N ≤ 100,000) cows are lined up to be milked in the evening.

二叉搜索树第k小的数 给定一个二叉搜索树,编写一个函数 kthSmallest 来查找其中第 k 个最小的元素. 说明:你可以假设 k 总是有效的,1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数. 示例 1: 输入: root = [3,1,4,null,2], k = 1 输出: 1 示例 2: 输入: root = [5,3,6,2,4,null,null,1], k = 3 输出: 3 进阶:如果二叉搜索树经常被修改(插入/删除操作)并且你需要频繁地查找第 k 小的值,你将如何优化 kthSmalle

问题:两个已经排好序的数组,找出两个数组合并后的中位数(如果两个数组的元素数目是偶数,返回上中位数). 设两个数组分别是vec1和vec2,元素数目分别是n1.n2. 算法1:最简单的办法就是把两个数组合并.排序,然后返回中位数即可,由于两个数组原本是有序的,因此可以用归并排序中的merge步骤合并两个数组.由于我们只需要返回中位数,因此并不需要真的合并两个数组,只需要模拟合并两个数组:每次选数组中较小的数,统计到第(n1+n2+1)/2个元素就是要找的中位数.算法复杂度为O(n1+n2) in

一.如何找出数组中丢失的数 题目描述:给定一个由n-1个整数组成的未排序的数组序列,其原始都是1到n中的不同的整数,请写出一个寻找数组序列中缺失整数的线性时间算法 方法1:累加求和 时间复杂度是O(N) 方法2:异或法,要先对实际无缺失的arr中的值异或,然后再对估计的值异或;缺失的值就是最终异或得到的值 时间复杂度O(N) 方法3:遍历一遍,用字典记录数字出现的次数,遇到出现2次的就返回 方法1.2代码 from functools import reduce class Solution:

「HW面试题」 [题目] 给定一个整数数组,如何快速地求出该数组中第k小的数.假如数组为[4,0,1,0,2,3],那么第三小的元素是1 [题目分析] 这道题涉及整数列表排序问题,直接使用sort方法按照ASCII码排序即可 [解答] #!/Users/minutesheep/.pyenv/shims/python # -*- coding: utf-8 -*- num = [4, 0, 1, 0, 2, 3] num.sort() # 按照ASCII码排序 print(num[(3-1)])

根据http://www.cnblogs.com/zhjp11/archive/2010/02/26/1674227.html 博客中所总结的7种解法,我挑了其中的解法3和解法6进行了实现. 解法3: 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb.Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X.这时有两种情况:           1. Sa中元素的个数小于k,则Sb中的第k-|Sa|个元素即为第k大数:           2. Sa中元素的个数大于等于k,则返回Sa

由排序问题可以引申出选择问题,选择问题就是选择并返回数组中第k小的数,如果把数组全部排好序,在返回第k小的数,也能正确返回,但是这无疑做了很多无用功,由上篇博客中提到的快速排序,稍稍修改下就可以以较小的时间复杂度返回正确结果. 代码如下: #include<iostream> using namespace std; #define Cutoff 3 int A[13] = {81,94,11,96,12,35,17,95,28,58,41,75,15}; void Swap(int &

给定两个有序数组arr1 和 arr2 ,再给定一个int K,返回所有的数中第K小的数 要求长度如果分别为 N M,时间复杂度O(log(min{M,N}),额外空间复杂度O(1) 解决此题的方法跟之前的求两个数组求中位数的情况,如出一辙~ 非常给力! 此题目需要分情况讨论: 假设长度较短的数组长度 lenS   较长的lenL 情况1. K<1  或者 K>lenS+lenL    k值无效 情况2. k<=lenS  分别在两数组选择第前 k个数, 然后取其中位数 情况3. k&g

1.取上中位数 题目: 给定两个有序数组arr1和arr2,两个数组长度都为N,求两个数组中所有数的上中位数.要求:时间复杂度O(logN).      例如:          arr1 = {1,2,3,4};          arr2 = {3,4,5,6};          一共8个数则上中位数是第4个数,所以返回3.          arr1 = {0,1,2};          arr2 = {3,4,5};          一共6个数则上中位数是第3个数,所以返回2. 思

题目 给定两个有序数组arr1和arr2,再给定一个整数k,返回所有的数中第k小的数. 题解 利用题目"在两个长度相等的排序数组中找到第上中位数"的函数 分类讨论 k < 1 || k > lenShort + lenLong,无. k <= lenShort,在两个数组前k个做二分. k > lenLong,判断两个特例位置(特例部分是因为好计算可直接返回结果,并且抛去特例可满足两数组剩余待二分部份长度相等的条件),否则二分. lenShort<k<

KiKi's K-Number Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3864    Accepted Submission(s): 1715 Problem Description For the k-th number, we all should be very familiar with it. Of course,to

1.题目 快速输出第K小的数 2.思路 使用快速排序的思想,递归求解.若键值位置i与k相等,返回.若大于k,则在[start,i-1]中寻找第k大的数.若小于k.则在[i+1,end]中寻找第k+start-i-1小的数. 3.代码 #include<iostream> #include<string> using namespace std; int choose(int* data,int start,int end,int k){ if(start==end) return

作者:jostree 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4046399.html 使用分治算法,首先选择随机选择轴值pivot,并使的序列中比pivot小的数在pivot左边,比pivot大的数在pivot右边,即快速排序算法中的partition的过程,可以参考:快速排序算法 Quick sort. 进行partition过程后,我们随机选择的轴值为序列的第j个,且其左边有a个数,右边有b个数. 如果j=k,那么说明该轴值就是第k小个数. 如果j

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

快速排序 下面是之前实现过的快速排序的代码. function quickSort(a,left,right){ if(left==right)return; let key=partition(a,left,right);//选出key下标 if(left<key){ quickSort(a,left,key-1);//对key的左半部分排序 } if(key<right){ quickSort(a,key+1,right)//对key的右半部份排序 } } function partiti

问题:两个已经排好序的数组,找出两个数组合并后的中位数(如果两个数组的元素数目是偶数,返回上中位数). 感觉这种题目挺难的,尤其是将算法完全写对.因为当初自己微软面试的时候遇到了,但是没有想出来思路.看网上写了一堆解法,但是将思路说得非常清楚的少之又少. 有两种思路,一个是算法导论里面的,一个是求解k大元素.建议使用下面第二种思路,代码少不容易出错. 下面的内容摘自:https://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7584838 求解中位数,算

参考:https://minenet.me/2016/08/24/quickSort.html 快速排序 利用分治法可将快速排序的分为三步: 在数据集之中,选择一个元素作为"基准". 所有小于"基准"的元素,都移到"基准"的左边:所有大于"基准"的元素,都移到"基准"的右边.这个操作称为分区 (partition) 操作,分区操作结束后,基准元素所处的位置就是最终排序后它的位置. 对"基准&quo

题目链接:第k个数 题意:求n个数中第k小的数 题解: //由快速排序算法演变而来的快速选择算法 #include<iostream> using namespace std; const int N=1e5+10; int a[N]; //k是整个区间中的第k小的数. void quick(int l,int r,int k) {//快速选择算法保证每次递归时都递归到答案所在的区间. int i=l-1,j=r+1,x=a[l+r>>1]; if(l>=r)return a

求数组的最小值和最大值 //求数组当中最大值和最小值 var arr=[3,2,6,1,45,23,456,23,2,6,3,45,37,89,30]; //第一种方法 根据排序方法来求最大值和最小值 从小到大排序 第0位就是最小值 最后一位就是最大值 arr.sort(function(a,b){ return a-b; //按从小大的情况排序 //return b-a; 按从大到小的情况排序 }) console.log(arr); var min=arr[0]; var max=arr[a