1.Set和multiset容器 1)set是一个集合容器,其中所包含的元素是唯一的,集合中的元素按一定的顺序排列.元素插入过程是按排序规则插入,所以不能指定插入位置. 2)set采用红黑树变体的数据结构实现,红黑树属于平衡二叉树.在插入操作和删除操作上比vector快. 3)set不可以直接存取元素.(不可以使用at.(pos)与[]操作符). 4)multiset与set的区别:set支持唯一键值,每个元素值只能出现一次:而multiset中同一值可以出现多次. 5)不可以直接修改set或m

题目地址:http://oj.tsinsen.com/A1082 问题描述 给定一个大小为n的数组s和一个整数K,请找出数组中的第K小元素. 这是一个补充程序的试题,你需要完成一个函数: int findKth(int *s, int n, int K) 表示在s指向的数组中找到第K小的元素(如果K=1,表示找最小元素),你需要返回该元素的值. 此题对时间的要求比较高,请注意下面的算法描述. 算法描述 你可以直接将s中的元素进行排序后输出第K小的元素,但使用这种方法你大概只能得到30%的分数.

 题目 查找第n小元素 解决代码及点评 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <malloc.h> #include <time.h> void PrintArr(int *pnArr, int nLen) { for (int i = 0; i < nLen; i++) { printf("%d ", pnArr[i]); } printf("\n"

找任意第k个小的元素 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <ctime> #include <iostream> using namespace std; template <class Type> void Swap(Type &x,Type &y); inline int Random(int x, int y); template <class Type>

Everything 小工具的使用: 首先它是一款基于名称实时定位文件和目录的搜索工具,有以下几个优点: 快速文件索引 快速文件搜索 较低资源占用 轻松分享文件索引 实时跟踪文件更新 通过使用everything小工具,可以提高我们的工作效率,更加方便我们查找文件. 想要对它有更多的了解,参考链接:http://xbeta.info/everything/faq.htm 下载链接:http://xbeta.info/everything/download.htm 主页面如下: 在搜索栏里输入我们

今天分享一个小技巧,虽然是小技巧但是还是很有价值的,曾经是微软的面试题.题目是这样的,一个无序的数组让你找出第k小的元素,我当时看到这道题的时候也像很多人一样都是按普通的思维,先排序在去第K个,但是当数组非常大的时候,效率不高,那有没有简单的方法了,其实我们早就学过,只是我们不善于思考和变通.很多人刚开始非常热衷于各种排序算法只是了解却没深究,这个题目的复杂度是O(n),原理就是快速排序里面的划分算法. 分析:快速排序选择一个pivot对数组进行划分,左边小于pivot,右边大于等于pivot,

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

题意:N阶矩阵Aij= i2 + 100000 × i + j2 – 100000 × j + i × j,求第M小的元素. 思路:双重二分 考虑到,aij是跟着i递增的,所以i可以作为一个二分搜索 统计比 mid小的个数 如果个数小于 m的话 mid太小 反之 mid太大 解决问题的代码: #include <iostream> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <math.h> using

目录 grep ag linux系统查找文件内容最常见的命令有grep和ag grep grep是比较常见的查找命令 # 在当前目录的py文件里查找所有相关内容 grep -a "broadcast" *.py # 在当前目录及子目录里(递归)查找,最后一个参数可以换成指定目录 grep -r "broadcast" . # 在指定目录及子目录里(递归)查找,不区分大小写 grep -r -i "broadcast" /src ag 相比grep

#include "iostream.h" using namespace std; int findMedian(int *A,int left,int right){ int center = (left+right)/2; if(A[left]>A[center]){ swap(A[left],A[center]); } if(A[left]>A[right]){ swap(A[left],A[right]); } if(A[center]>A[right]){

1.安装 valgrind yum install valgrind 2.测试用例 main.cpp #include <iostream> using namespace std; struct StockInfo { int iMarket; string sCode; StockInfo() : iMarket(0) { } }; int main() { StockInfo *pStockInfo = new StockInfo; pStockInfo->iMarket = 1;

使用此算法,必须有一个前提,那就是数组必须是有序的. package com.ly.tcwireless.international.test; import org.junit.Test; public class ErFerFaTest extends BaseTest{ @Test public void myTest(){ int[] arr = {10, 12, 15, 17, 19, 20, 22, 23, 24, 25, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 40, 41

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

第一次写博客有点激动啊QAQ 来新单位,一直没活干,公司代码控制器太多,其中有很多文件夹,每次找一个控制器都老找不到,我又不愿意用VS的全局搜索,想着没事就做了个查找控制器的小工具.代码如下: 先添加了界面 在pagelode里首先需要构建一张虚拟表 private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { DataColumn d1 = new DataColumn("ID", typeof(int)); DataColumn d2

Given a binary search tree, write a function kthSmallest to find the kth smallest element in it. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ BST's total elements. Follow up: What if the BST is modified (insert/delete operations) often and you nee

传送门 The k-th Largest Group Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 8690   Accepted: 2847 Description Newman likes playing with cats. He possesses lots of cats in his home. Because the number of cats is really huge, Newman wants

5.查找最小的 k 个元素(数组)题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个.例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,则最小的 4 个数字为 1,2,3 和 4. 算法里面学过查找第k小的元素的O(n)算法 试着实现了一下: 注意new 初始化二维数组的方式 int (* a)[5] = new int[8][5]; /* 5.查找最小的 k 个元素(数组) 题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个. 例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,

BFPRT算法解决的问题十分经典,即从某n个元素的序列中选出第k大(第k小)的元素,通过巧妙的分 析,BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度.该算法的思想与快速排序思想相似,当然,为使得算法在最坏情况下,依然能达到o(n)的时间复杂 度,五位算法作者做了精妙的处理. 算法步骤: 1. 将n个元素每5个一组,分成n/5(上界)组. 2. 取出每一组的中位数,任意排序方法,比如插入排序. 3. 递归的调用selection算法查找上一步中所有中位数的中位数,设为x,偶数个中位数的情况下设定

def partition(A, p, r): j = p+1 for i in range(p+1, r+1): if(A[i] < A[p]): tmp = A[i] A[i] = A[j] A[j] = tmp j = j + 1 tmp = A[p] A[p] = A[j-1] A[j-1] = tmp return j - 1 def select(A, p, r, i): if(p == r): return A[p] q = partition(A, p, r) #print q

之前我们讲到二叉搜索树,从二叉搜索树到2-3树到红黑树到B-树. 二叉搜索树的主要问题就是其结构与数据相关,树的深度可能会非常大,Treap树就是一种解决二叉搜索树可能深度过大的还有一种数据结构. Treap Treap=Tree+Heap. Treap本身是一棵二叉搜索树,它的左子树和右子树也各自是一个Treap.和一般的二叉搜索树不同的是.Treap纪录一个额外的数据,就是优先级.Treap在以关键码构成二叉搜索树的同一时候,还满足堆的性质.这些优先级是是在结点插入时,随机赋予的.Treap

用快排解决: 用快排,一趟排序后,根据基准值来缩小问题规模.基准值的下角标i 加1 表示了基准值在数组中第几小.如果k<i+1,那就在左半边找:如果k>i+1那就在右半边找.当基准值的下角标+1=k,那就找到答案了. public class FindTopKth { private FindTopKth() {} /** * @param arr 待查找的数组 * @param left 待查找数组的左边界 * @param right 待查找数组的右边界 * @param k 查找第k小的