转载博客:http://www.cnblogs.com/buptLizer/archive/2012/03/31/2427579.html 题目意思:给出两个排好序的数组 ,不妨设为a,b都按升序排列,及k的值,求出第k大的那个元素. 分析这个题目,如果题目没有时间复杂度的要求,我们可以定义两个指针i,j分别指向a,b,如果a[i]<b[j]则i++否则 j++,这个记录下走了多少步,如果==k步,则找到了第k大的元素,复杂度为O(k). 那么如果有复杂度的要求,要求为O(log(len_a+l

input 1<=T<=20 1<=n<=100000,1<=k<=n*n a1 a2 ... an 0<ai<=10000 b1 b2 ... bn 0<bi<=10000 output 第k大的数(包含重复) 做法:类似字符串的编码解码,这里是解码过程,将k解码为对应的01串,把第K大的数看成一个01串,统计出比1000000000000000000000000000000000大的数有多少个,从而确定第一个数是0还是1,然后第二位也是这样,

如何在O(n)内获取一个数组比如{9, 1, 2, 8, 7, 3, 6, 4, 3, 5, 0, 9, 19, 39, 25, 34, 17, 24, 23, 34, 20}里面第K大的元素呢? 我们可以使用类似快排的分区方式,将第K大的元素限定在数组的左边或右边,递归求取. 我的Java代码实现如下: package com.structure.sort; /** * @author zhangxingrui * @create 2019-01-27 22:52 **/ public cla

问题描写叙述:求一个数组的最大k个数.如,{1,5,8,9,11,2,3}的最大三个数应该是,8,9,11 问题分析: 1.解法一:最直观的做法是将数组从大到小排序,然后选出当中最大的K个数.可是这种解法,复杂度是O(logn*n),可是有时候并不须要排序,用简单的选择排序.或者是冒泡排序,那么就K轮的交换或者是选择.就能够得出结论,复杂度是O(n*k),当K非常大的时候排序可能是更好的解法.当K小的时候用选择或者是冒泡效率会更加的高. 可是这都是会对前K个数进行排序.所以效率不高.当K非常大的

一个数组求其最长递增子序列(LIS) 例如数组{3, 1, 4, 2, 3, 9, 4, 6}的LIS是{1, 2, 3, 4, 6},长度为5,假设数组长度为N,求数组的LIS的长度, 需要一个额外的数组 LIS 来记录 长度从1 到 n 慢慢变长求解的过程中 对应长度的 最长递增子序列的最小的末尾元素 解决方法 长度为1时 {3}: 将3放入LIS中,表示长度为1的时候,{3}数组的最长递增子序列的最小微元素 LIS:{3} 只有一个元素,所以 最长递增子序列就是 {3},最长递增子序列的最

面试南大夏令营的同学说被问到了这个问题,我的第一反应是建小顶堆,但是据他说用的是快排的方法说是O(n)的时间复杂度, 但是后来经过我的考证,这个算法在最坏的情况下是O(n^2)的,但是使用堆在一般情况下是O(n+klogn),最坏的情况是O(nlogn) 把两种方法整理一下,我还是推荐使用小顶堆的方法,因为它不仅可以求第K大,还可以求前K大... 一.快排.借用了快排的partition思想,其实是一种分治的方法.对于一个partition,他左边的数小于他,右边的数全大于他 那么: 1.如果他

B. Powers of Two   You are given n integers a1, a2, ..., an. Find the number of pairs of indexes i, j (i < j) that ai + aj is a power of 2 (i. e. some integer xexists so that ai + aj = 2x). Input The first line contains the single positive integer n 

题目: 有两个数组A和B,假设A和B已经有序(从大到小),求A和B数组中所有数的第K大. 思路: 1.如果k为2的次幂,且A,B 的大小都大于k,那么 考虑A的前k/2个数和B的前k/2个数, 如果A[k/2]<B[k/2],说明A的前k/2个数一定在A和B总的前k个数中,因此只需要在A的k/2之后的数和B中查找第k/2大的数: 否则,说明A的前k/2个数一定在A和B总的前k个数中,因此只需要在B的k/2之后的数和A中查找第k/2大的数: 递归实现即可: 2.如果A+B的数组大小大于k 二分法,

问题来源:http://www.careercup.com/question?id=6335704 问题描述: Given a N*N Matrix. All rows are sorted, and all columns are sorted. Find the Kth Largest element of the matrix. 解答: 先给出算法的时空复杂度,时间O(k * lg k),空间O(k). 算法:为了方便描述不防假设矩阵左上角的元素最小,且k<=n. 1.  取每行行首元素建

由数据 ThreeLevelSortID KeyWordID KeyWordName key1 key2 key3 key4 得到数据大 ThreeLevelSortID KeyWordName key1,key2 key3,key4 declare @tblTmp table (id int,ThreeLevelSortID int,KeyWordName nvarchar(max)) declare @tblTmpCount int insert @tblTmp(id,ThreeLevelS

#define COL 4 #define ROW 4 int findMedian(int matrix[][COL], int row, int col) { int* arr = new int[row]; memset(arr, 0, sizeof(int) * row); for (int i = 0; i < row; ++i) { int mid1 = matrix[i][col / 2]; int mid2 = col & 1 ? mid1 : matrix[i][col /

1.21. 合并两个有序链表 将两个有序链表合并为一个新的有序链表并返回.新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的. 示例: 输入:1->2->4, 1->3->4 输出:1->1->2->3->4->4 (1)非递归方法: /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : va

include "stdafx.h" #include<iostream> #include<vector> #include <algorithm> #include<iomanip> #include<string> using namespace std; class Solution { public: long long nums = 0; int InversePairs(vector<int> dat

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[字符串与数组] Q:Write an algorithm such that if an element in an MxN matrix is 0, its entire row and column is set to 0. 题目:写一个算法,如果一个 MxN矩阵中某个元素为0,则将该元素所在的行.列都置为0. 解答: 方法一:错误的解法,思维误区.依次遍历二维数组(矩阵),遇到一个0,就将这个0所在的行和列全部置为0,咋看一下没问题,仔细一想不对啊,这样做后,很有可能操作完后,这个二维数

题目描述 Description 给出两个有序数组A和B(从小到大有序),合并两个有序数组后新数组c也有序,询问c数组中第k大的数 假设不计入输入输出复杂度,你能否给出一个O(logN)的方法? 输入描述 Input Description 第一行输入三个整数n.m和k 第二行输入n个用空格隔开的整数表示数组A 第三行输入m个用空格隔开的整数表示数组B 输入保证A和B数组非递减 输出描述 Output Description 合并两个数组之后的第k大的数 样例输入 Sample Input 2

题目描述 Description 给出两个有序数组A和B(从小到大有序),合并两个有序数组后新数组c也有序,询问c数组中第k大的数 假设不计入输入输出复杂度,你能否给出一个O(logN)的方法? 输入描述 Input Description 第一行输入三个整数n.m和k 第二行输入n个用空格隔开的整数表示数组A 第三行输入m个用空格隔开的整数表示数组B 输入保证A和B数组非递减 输出描述 Output Description 合并两个数组之后的第k大的数 样例输入 Sample Input 2

传统解法,最直观的解法是O(m+n).直接merge两个数组,然后求第K大的数字. 如果想要时间复杂度将为O(log(m+n)).我们可以考虑从K入手.如果我们每次能够删除一个一定在第K个元素之前的元素,那么我们需要进行K次,但是如果每次我们都删除一半呢?由于两个数组都是有序的,我们应该充分利用这个信息. 假设A B 两数组的元素都大于K/2,我们将A B两数组的第K/2个元素进行比较.比较的结果有三种情况. A[K/2] == B[K/2] A[K/2] > B[K/2] A[K/2] <=

方法1:先对数组进行排序,然后遍历前K个数,此时时间复杂度为O(nlgn); 方法2:维护一个容量为K的最大堆(<算法导论>第6章),然后从第K+1个元素开始遍历,和堆中的最大元素比较,如果大于最大元素则忽略,如果小于最大元素则将次元素送入堆中,并将堆的最大元素删除,调整堆的结构; 方法3:使用快速排序的原理,选择出数组中第K大的元素,select(a[], k, low, high) 选取数组中a[high]为基准,将数组分割为A1和A2,A1中的元素都比a[high]小,A[2]中的元素都

理解HBase(一个开源的Google的BigTable实际应用)最大的困难是HBase的数据结构概念究竟是什么?首先HBase不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库.另一个不同的是HBase基于列的而不是基于行的模式. Google's BigTable论文 清楚地解释了什么是BigTable: Bigtable是一个疏松的分布式的持久的多维排序的map,这个map被行键,列键,和时间戳索引.每一个值都是连续的byte数组.(A Bigtable is a sparse

这里行转列的基本思想就是使用max,因为其他列下面都是NULL,所以可以Max最后就只能得到有值的这行 普通的查询: SELECT icd , case when (ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY INNER_CD ORDER BY SLIDE_SEQ )) = then SLIDE_QTY END as SLIDE_QTY1, case when (ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY INNER_CD ORDER BY SLIDE_SEQ