给定一个长为 $n$ 的序列和常数 $k$,求此序列的中位数为 $k$ 的区间的数量.一个长为 $m$ 的序列的中位数定义为将此序列从小到大排序后第 $\lceil m / 2 \rceil$ 个数. 解法 直接考虑中位数等于 $k$ 的区间是比较困难的,我们转而考虑中位数大于等于 $k$ 的区间个数.按题目中所采用中位数定义,一个序列的中位数大于等于 $k$ 当且仅当序列中大于等于 $k$ 的元素的数目超过序列长度的一半. 对于某个固定的 $k$,将序列中大于等于 $k$ 的元素替换成 $1$

http://blog.csdn.net/realxie/article/details/8078043 假设有长度分为为M和N的两个升序数组A和B,在A和B两个数组中查找第K大的数,即将A和B按升序合并后的第K个数. 解法一: 使用两个指针指向A和B的开头,很容易在O(M+N)的时间内完成,此算法略过. 解法二: 使用二分的方法.算法思想在代码注释中 #include <iostream> #include <string.h> #include <stdlib.h>

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 上面算法题: 我的解答: public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { if

题目: 给定一个无序的整型数组arr,找到其中最小的k个数. 方法一: 将数组排序,排序后的数组的前k个数就是最小的k个数. 时间复杂度:O(nlogn) 方法二: 时间复杂度:O(nlogk) 维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出的k个最小的数.在堆的k个元素中堆顶元素是最小的k个数中最大的那个. 接下来要遍历整个数组,遍历的过程中看当前数是否比堆顶元素小.如果是,就把堆顶元素替换成当前数,然后调整堆.如果不是,则不做任何操作,继续遍历下一个数.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数组中

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2输出: 5示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4输出: 4说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. code1:堆排序 class Solution { public: int findKthLargest(vector<int>& nu

这道题很强大,引出了很多知识点 题目 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 解答 题目要求找出一个序列中第K大元素,可以很容易想到下面的解法: 1,给序列排序,取出倒数第K个.快

这篇博客记录我对剑指offer第2版"面试题39:数组中出现次数超过一半的数字"题解1的一句话的一个小误解,以及汇总一下涉及partition算法的相关题目. 在剑指offer第2版"面试题39:数组中出现次数超过一半的数字"的解法一(基于partition,且哨兵选择数组第一个元素)中,有这么一句话: 我们有成熟的时间复杂度为O(n)的算法得到数组中任意第k大的数字,这句话让我产生了一点误解,让我误以为"只需要调用一次partition就能找到第k大的数

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

1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y

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

原题: 假设有两个有序的整型数组int *a1, int *a2,长度分别为m和n.试用C语言写出一个函数选取两个数组中最大的K个值(K可能大于m+n)写到int *a3中,保持a3降序,并返回a3实际的长度. 函数原型为int merge(int *a3, int *a1, int m, int *a2, int n, int k) 解题思路:此题为两个有序数组的合并:  设置两个下标索引 i和j,逐个比较a1[i]和a2[j],大的进入a3;  当a1或者a2已经全部被排序,就将另一个数组部

/** * 找到无序数组中最小的k个数 时间复杂度O(Nlogk) * 过程: * 1.一直维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出来的k个最小的数 * 在堆里的k个元素中堆顶的元素是最小的k个数中最大的那个. * 2.接下来,遍历整个数组,遍历过程中看当前数是否比堆顶元素小: * 如果是,就把堆顶元素替换成当前的数,然后从堆顶的位置调整整个堆,让替 * 换操作后堆的最大元素继续处在堆顶的位置: * 如果不是,则不进行任何操作,继续遍历下一个数: * 3.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数

问题描述:现在有m组n个有序数组,例如{1,2,3,4},{2,3,4,6},{1,3,5,7},在这些数组中选择第k小的数据,然后返回这个值 思路:参照两个数组归并的过程,每次选取最小的数据进行比较 1,定义选取位置数组index[m],初始化为0 2,每次根据index[m]寻找到第l_row个数组,确保当前时刻的第l_row数组的当前位置为最小值:寻找时确保index[i]的值小于n 3,把最小值取出,index[l_row]自增1 4,逐次寻找,知道找到第k个为止 public stat

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 TopK的问题,思路就是用堆来解决. 先以前K个元素构建一个大小为K的小顶堆,然后从K个元素之后,遍历从索引在K后面的元素,如果有大于小顶堆的堆顶元素的,那么就交换两个元素并重新构建小顶堆.遍历到最后的小顶堆堆

Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example 1: Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2 Output: 5 Example 2: Input: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] and k = 4 Output:

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 大家看到这道题很高兴的调用了sort(),也有手搓快排的那么时间复杂度都在O(nlgn) 我们仔细想想快排的思想 本质上是在划分 那么我们先

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 思路 一个sorted再直接返回第K个最大元素就好了 代码 class Solution(object): def findKthLargest(self, nums, k): """ :t

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度.思路方法:这道题思路就挺简单的,考查的就是对排序算法的了解.就用排序算法把数组元素按照降序排列,最后返回排序好的数组中下标为k-1的元素即是答

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2输出: 5示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4输出: 4 思路: 1.用nums[:k]初始化一个大小为k的小顶堆2.继续遍历nums[k:]后面的元素,如果元素nums[i]比堆顶元素大,那么pop堆顶元素,pushnums[i]即可3.最终的堆顶元素即是第K个最大元素

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

LeetCode:数组中的第K个最大元素[215] 题目描述 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素.请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素. 示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度. 题目分析 我们主要来学习一个新的集合类型——优先队列.优先队列作用是保证每次取