首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在第2个数组中找到具有第k个最大和的对

在第2个数组中找到具有第k个最大和的对,这个问题可以通过以下步骤解决:

  1. 首先,我们需要对第2个数组进行排序,以便找到第k个最大和。
  2. 然后,我们可以使用快速选择算法来找到第k个最大和的对。
  3. 最后,我们可以返回找到的对。

以下是一个使用Python实现的示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
def find_kth_largest_sum_pair(arr, k):
    # 对数组进行排序
    arr.sort()
    # 使用快速选择算法找到第k个最大和的对
    left, right = 0, len(arr) - 1
    while left <= right:
        mid = (left + right) // 2
        count = 0
        for i in range(len(arr)):
            for j in range(i + 1, len(arr)):
                if arr[i] + arr[j] >= arr[mid]:
                    count += 1
        if count >= k:
            right = mid - 1
        else:
            left = mid + 1
    # 返回找到的对
    for i in range(len(arr)):
        for j in range(i + 1, len(arr)):
            if arr[i] + arr[j] == left:
                return (arr[i], arr[j])

在这个示例代码中,我们首先对数组进行排序,然后使用快速选择算法找到第k个最大和的对。最后,我们返回找到的对。

需要注意的是,这个示例代码中的快速选择算法是基于一个简单的计数器来计算满足条件的对的数量,因此在处理大型数组时可能会出现性能问题。如果需要处理大型数组,可以考虑使用更高效的算法,例如基于堆的算法。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数组K最大元素

数组K最大元素 未排序数组中找到k最大元素。请注意,你需要找数组排序后k最大元素,而不是k不同元素。...if(k+1 < n && arr[k] < arr[k+1]) ++k; if(parent < arr[k]){ [arr[i], arr[k...,又大于或等于右子树关键字值并且为完全二叉树,首先定义adjustHeap函数左调整堆使用,首先以i作为双亲元素下标,以k作为左孩子下标,当右孩子存在时判断右孩子是否大于左孩子,大于左孩子则将k作为右孩子指向下标...,然后判断双亲值与k指向孩子节点值大小,如果孩子值大于双亲值则交换,并且以k作为双亲节点沿着路径继续向下调整,否则就结束本次循环,然后定义n作为数组长度,之后将堆中每个作为双亲节点子树进行调整,...使整个树符合大顶堆特征,之后进行k次循环,由于是大顶堆且已调整完成将顶堆顶值也就是最大值取出赋值给target,之后判断是否需要进一步调整,如果需要则交换顶端值与最后一值,然后调整顶堆符合大顶堆条件

1.2K30

LeetCode,数组K最大元素

力扣题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。 请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...冒泡排序 「冒泡排序」:依次比较两相邻元素,如果是逆序(从小到大)(a[j]>a[j+1]),则将其交换,最终达到有序化; 冒泡排序,每一轮排序都会将最大值排列出来(第一轮将第一大值置于倒数第一位置...,所以,根据题目求 k 最大元素,我们只需轮询K次即可。 最后返回 [数组长度-K] 下标的值即为所求。...基于快速排序选择方法 我们可以用快速排序来解决这个问题,先数组排序,再返回倒数 k 个位置,这样平均时间复杂度是 O(nlogn),我们可以改进快速排序算法来解决这个问题:分解过程当中,我们会对子数组进行划分...这样就可以把原来递归两区间变成只递归一区间,提高了时间效率。这就是「快速选择」算法。 我们知道快速排序性能和「划分」出数组长度密切相关。

92220
  • leetcode:数组K最大元素

    数组K最大元素 难度中等1787 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 **k** 最大元素。...请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 算法解决此问题。...<= 105 -104 <= nums[i] <= 104 ---- 这道题有多种解法 思路一: 先将这个数组进行排序,然后返回k元素下标即可。...: 运用优先级队列,将数组元素放到优先级队列中排序,默认为大堆,然后进行 k - 1次 pop 掉队头位置,最后 k 个大数字就在对头位置了!...} }; 时间复杂度:O(K + K*logN) 时间复杂度:O(N) 所以当这个数组很大时候,可能会导致内存不够,所以可以看下面这种最优解放。

    53020

    数组K最大元素

    题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。 请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...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 提示: 1 <= k <= nums.length...<= 104 -104 <= nums[i] <= 104 Related Topics 数组 分治 快速选择 排序 堆(优先队列) 1361 0 思路: 维护一小根堆,把元素添进去,只要堆大小超过了...k值,我们就进行出堆,这样留在最后就是k最大数据,其中堆顶就是目前k最大数据最小值即我们求数组 k 最大元素。...代码: public int findKthLargest(int[] nums, int k) { final PriorityQueue minHeap = new

    41810

    LeetCode-215-数组K最大元素

    # LeetCode-215-数组K最大元素 未排序数组中找到 k 最大元素。请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...# 解题思路 方法1、优先队列: 首先想到是给数组进行排序,排序之后就很容易找到k最大元素 那么有没有不排序方法,自然就会想到建立堆来进行操作 我们可以建立一大顶堆,最大数在建堆过程中排最上面...,一次遍历就能完成数组从大到小构建 寻找排序之后k最大元素,也就是寻找大顶堆正序k元素 之后一直弹出到k-1为止,下一位置就是k最大元素 方法2、暴力破解: 排序之后,倒置一下,...简便起见,注意到 k 最大元素也就是 N - k 最小元素,因此可以用 k 小算法来解决本问题。 首先,我们选择一枢轴,并在线性时间内定义其排序数组位置。...所有小于枢轴元素都在其左侧,所有大于或等于元素都在其右侧。 这样,数组就被分成了两部分。如果是快速排序算法,会在这里递归地两部分进行快速排序。

    34810

    快排查找数组K最大元素

    归并排序 要排序一数组,先把数组从中间分成前后两部分,然后前后两部分分别排序,再将排好序两部分合并,整个数组就有序了。 使用分治思想,跟递归思想很像。...假设n元素归排需时间T(n),分解成两个子数组排序时间都是T(n/2)。 merge()合并两有序子数组时间复杂度是O(n)。...解答 快排核心思想就是分治和分区,可利用分区思想:O(n)时间复杂度内求无序数组K大元素。 如,4, 2, 5, 12, 3这样一组数据,3大元素就是4。...p+1=K,则A[p]就是目标 K>p+1, 则K大元素A[p+1…n-1] 再继续同样思路递归查找A[p+1…n-1] 时间复杂度分析 第一次分区查找,需大小为n数组执行分区操作,遍历n...那我每次取数组最小值,将其移动到数组最前,然后剩下数组中继续找最小值,以此类推,执行K次,找到数据不就是K大元素了吗?

    4.1K10

    前端算法专栏-数组-215. 数组K最大元素

    分类数组-三路快排题目215. 数组K最大元素给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。...请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 算法解决此问题。...示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2输出: 5示例 2:输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4输出: 4解释首先定义一变量len表示数组长度,在外层遍历...定义变量max,初始值是数组第一项,表示默认当前第一值最大定义变量index,初始值0,表示当前数组中最大值索引在内循环从2值开始遍历,比较max值和当前遍历值如果max小于当前遍历值,...就把当前值赋值给max,同时将当前值索引赋值给index遍历完第一次后,max表示当前最大元素,然后把当前最大值从数组中删除继续从外层循环遍历,重复上述操作遍历k次后,将当前k大值赋值给max

    18910

    【递归打卡2】求两有序数组K小数

    【题目】 给定两有序数组arr1和arr2,已知两个数组长度分别为 m1 和 m2,求两个数组 K 小数。要求时间复杂度O(log(m1 + m2))。...【难度】 难 解答 这道题和我上次讲那一道题是非常非常类似的:递归打卡1:长度相等排序数组中找到上中位数,如果没看过建议先看下,只是今天这道题比上次那道题少难一点,原理一样。...下面我随便讲一下原理吧:采用递归方法不断缩小 K ,把求 K 小元素转化为 (K-K/2) 小元素….我举个例子吧,比较容易理解。...此时 arr2[mid2] > arr2[mid1],那么问题转化为在数组 arr1[mid1+1…m1]和数组 arr2[0…m2] 寻找K-md1-1)小元素。 ?...null || arr2.length < 1) 15 return arr1[k-1]; 16 // 注意这个函数参数有7,上面那个函数参数只有3,同名不同函数哈

    1.7K30

    【LeetCode热题100】【堆】数组K最大元素

    数组K最大元素 - 力扣(LeetCode) 快速选择 快速排序思想是每次将数列分成一边大一边小继续递归下去,平均复杂度是O(nlogn),快速选择思路基本一样,不同是只需要找一边继续递归下去...,本来快速排序递归树到快速选择只需要递归树里面的一支分支,平均复杂度是O(nlogn),理论上是好,但是实测不一定好 class Solution { int QC(vector...[i]=pivot; if (k <= i) return QC(nums, k, low, i); return QC(nums, k, j +...k-1, 0, nums.size() - 1); } }; 堆排序 手写一堆,一k容量小顶堆,遍历一次数列,如果有比堆顶元素大更新堆顶,重新调整堆,这样下来堆里就是最大k个数,堆顶就是...k 堆主要就是调整堆如何实现,直接以原数组为容器承载,递归调整堆 class Solution { public: void adjustMinHeap(vector &nums,

    7710

    leetcode刷题(74)——215.数组K最大元素

    未排序数组中找到 k 最大元素。请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...,且 1 ≤ k数组长度。...方法1: 思路是创建一小顶堆,将所有数组元素加入堆中,并保持堆大小小于等于 k。这样,堆中就保留了前 k 最大元素。这样,堆顶元素就是正确答案。...- 1) return nums[position]; //每一轮返回当前pivot最终位置,它位置就是第几大,如果刚好是K数 else if (position >...,也就是r位置,因为此时r左边都比r大,右边都比r小 return r; //返回最终pivot位置 } private void swap(int[] nums

    16810
    领券