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

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

题目原文 Selection in two sorted arrays. Given two sorted arrays a[] and b[], of sizes n1 and n2, respectively, design an algorithm to find the kth largest key. The order  of growth of the worst case running time of your algorithm should be logn, where n

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

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

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

/** * 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

题目 找到无序数组中最小的k 个数 java代码 package com.lizhouwei.chapter8; /** * @Description: 找到无序数组中最小的k 个数 * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/4/29 7:37 * @Modify by: * @ModifyDate: */ public class Chapter8_4 { //使用堆排序 时间复杂度为O(logN) public int[] getKMin(int[]

题目描述 链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/ec2575fb877d41c9a33d9bab2694ba47?source=relative 来源:牛客网 无序数组中最小的k个数 对于一个无序数组,数组中元素为互不相同的整数,请返回其中最小的k个数,顺序与原数组中元素顺序一致. 给定一个整数数组A及它的大小n,同时给定k,请返回其中最小的k个数. 测试样例: [1,2,4,3],4,2 返回:[1,2] 代码 需要保留K个较小的元素,可以删

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

查找两个有序数组中的第K个元素 int FindKth(int a[], int b[], int k, int astart, int aend, int bstart, int bend) { ; ; ) { return b[bstart + k]; } ) { return a[astart + k]; } ) { return a[astart] > b[bstart] ? b[bstart] : a[astart] ; } int amid = aLen * k / (aLen +

寻找两个已序数组中的第k大元素 1.问题描述 给定两个数组与,其大小分别为.,假定它们都是已按照增序排序的数组,我们用尽可能快的方法去求两个数组合并后第大的元素,其中,.例如,对于数组,.我们记第大的数为,则时,.这是因为排序之后的数组,第4大的数是4.我们针对这一个问题进行探讨. 2.算法一 第一眼看到这个题的时候,我们能够很快地想出来最基本的一种解法:对数组和进行合并,然后求出其第大的数,即找到答案.合并的过程,我们可以参考归并排序的合并子数组的过程,时间复杂度为.下面给出算法:   int

1.题目要求 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. 示例: int k = 3; int[] arr = [4,5,8,2]; KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr); kthLargest.add(

703. 数据流中的第K大元素 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. 示例: int k = 3; int[] arr = [4,5,8,2]; KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr); kthLar

1.问题描述 给定两个数组A与B,其大小分别为m.n,假定它们都是已按照增序排序的数组,我们用尽可能快的方法去求两个数组合并后第k大的元素,其中,1\le k\le(m+n).例如,对于数组A=[1,3,5,7,9],B=[2,4,6,8].我们记第k大的数为max_{k-th},则k=4时,max_{4-th}=4.这是因为排序之后的数组A+B=[1,2,3,4,5,6,7,8,9],第4大的数是4.我们针对这一个问题进行探讨. 2.算法一 第一眼看到这个题的时候,我们能够很快地想出来最基本的

题目 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. 示例: int k = 3; int[] arr = [4,5,8,2]; KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr); kthLargest.add(3); 

转自 http://blog.csdn.net/zxzxy1988/article/details/8587244 给定两个已经排序好的数组(可能为空),找到两者所有元素中第k大的元素.另外一种更加具体的形式是,找到所有元素的中位数.本篇文章我们只讨论更加一般性的问题:如何找到两个数组中第k大的元素?不过,测试是用的两个数组的中位数的题目,Leetcode第4题 Median of Two Sorted Arrays方案1:假设两个数组总共有n个元素,那么显然我们有用O(n)时间和O(n)空间的

Design a class to find the kth largest element in a stream. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element. Your KthLargest class will have a constructor which accepts an integer k and an integer array nums,

设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. ; ,,,]; KthLargest kthLargest = , arr); kthLargest.add(); // returns 4 kthLargest.add(); // returns 5 kthLar

题目描述 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. 示例 int k = 3; int[] arr = [4,5,8,2]; KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr); kthLargest.add(3);