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快速查找无序数组中的第K大数？

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： 1 #include 2...29 swap(arr[i],arr[q]); 30 31 return i; 32 33 } 34 35 int findK(int *arr,int n,int k)...{ 48 49 return arr[k]; 50 51 }else if(f>k){ 52 53 q=f-1; 54...; //needed 64 65 } 66 67 int main(){ 68 69 int n,k; 70 71 /* 72 73 *input

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两个有序数组中查找第K大数

题目：两个数组A、B，长度分别为m、n，即A(m)、B(n)，分别是递增数组。求第K大的数字。方法一：简单的办法，使用Merge Sort，首先将两个数组合并，然后在枚举查找。...这个方法其实没有考虑到有第K大数为两个相同数字的情况。方法二：这里需要两个前提条件， 1、如果K是中位数，则（M＋n）是奇数还是偶数是有关系的。...2、如果找到的第K大数是x，假如在A的位置是A(x)，在B中的位置是B(x)，则Ax+Bx-1=k是成立的。...接下来是具体实现逻辑： 1、首先假设K大数在A数组中，首先检查 (m/(m+n))*(k-1)，假设其值为A1。...第K个元素有可能在B中，同理可以假设在B中，再进行一次搜索。复杂度为log(m)+log(n)。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

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没有找到

数组中第K小的数

简介查找一个序列中的最大/最小值时间复杂度均为，而查询一个序列中第大的数时间复杂度最坏情况下即为排序的最好时间复杂度只考虑比较排序），但利用快排的思想也可以达到期望的时间复杂度...如果枢轴左边小于等于枢轴的序列大小小于，则说明第小的数一定在枢轴右边的序列。【注】同样，在快排中采用的使划分尽量均衡的方法也可以用到此处，从而尽可能避免出现最坏情况。 3....{ return FindKth(mid+1,t,k+(s-mid)-1,cmp); } } // 查找第 k 大的数（随机化版本） template ...return FindKth(s,t,k,cmp); } #endif 3.3 三数取中版本 #include using namespace std; #ifndef...; return FindKth(s,t,k,cmp); } #endif 3.6 随机化 + 三数取中 + 三路划分 #include using namespace

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数组中第 K 大的数

文章目录 1.问题描述 2.难度等级 3.热门指数 4.解题思路 5.实现示例 5.1 C++ 5.2 Golang 参考文献 1.问题描述给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 k 个最大的元素...从快排的核心操作中可以看到，如果分界值的位置刚好是 K（升序为从后往前数），那么该分界值为数组中第 K 大的数。如果分界值的位置小于 K，则继续在右子数组中按照相同的方式寻找，反之在左子数组中寻找。...循环往复，直至找到第 K 大的数。复杂度分析：时间复杂度：平均 O(n)。假设数组是无序的，每一次划分将数组一分为二。第一次划分时间复杂度是 O(n)，第二次划分是 O(n/2)。...5.实现示例 5.1 C++ // findKthLargest 寻找数组中第 K 大的数。...数组中的第K个最大元素 - leetcode

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2020-03-02：在无序数组中，如何求第K小的数？

2020-03-02：在无序数组中，如何求第K小的数？福哥答案2021-03-02： 1.堆排序。时间复杂度：O(N*lgK)。有代码。 2.单边快排。时间复杂度：O(N)。有代码。...process2(arrc, 0, len(arr)-1, k-1) } // arr 第k小的数 // process2(arr, 0, N-1, k-1) // arr[L..R] 范围上，如果排序的话...int { if L == R { return arr[L] } // L...R 每五个数一组 // 每一个小组内部排好序 // 小组的中位数组成新数组...bfprt(arr, rang[1]+1, R, index) } } // arr[L...R] 五个数一组 // 每个小组内部排序 // 每个小组中位数领出来，组成marr // marr中的中位数...+10....L+14 mArr[team] = getMedian(arr, teamFirst, getMin(R, teamFirst+4)) } // marr中，

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求第 K 个数的问题

给一堆乱序的数，如果它们从小到大排好，求第 k 个是多少。假设排列的下标从 1 开始，而非 0 开始。这个问题如此之简单而熟悉，可它却可以是很多现实问题的某一个子问题的抽象。...【分支：快排】如果利用上面改进后的快排，一种方法是合并成一个大数组快排，另一种方法是给每个数组快排之后都各自取最大的 k 个，拿出来放到一起继续快排。...接着这个问题就变成了，如何从若干个 size 为 k 的最小堆中，找出总体来看排第 k 的元素：先定义这样一个元素。...具体来说，如果拿到若干个数组，从中任意取两个数 x 和 y，要求 x+y 的各种组合里面的第 k 个，或者在全为非负数的情况下引入乘法，比如 x*y+2x 的所有组合里面的第 k 个。...这个方法改变了思考的角度，原本是从一堆数中去找第 k 个数，现在是从中拿出一个数来，去这堆数中找它应该在的位置。还蛮有趣的。

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查找数组中第K大的元素

要查找一个数组中的第 K 大元素，有多种方法可以实现，其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法，这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。...分治算法示例使用分治算法查找数组中第 K 大的元素是一种高效的方法，其时间复杂度为 O(n)。...如果 K 大元素的位置在枢纽元素的右侧，那么在右侧的子数组中继续查找；如果在左侧，那么在左侧的子数组中查找。3.递归（Recursion）：递归地在所选子数组中查找第 K 大元素。...这个过程会反复进行，直到找到第 K 大元素或确定它在左侧或右侧的子数组中。4.合并（Combine）：合并步骤通常不需要执行，因为在递归的过程中，只需继续查找左侧或右侧的子数组中的第 K 大元素。...) } 这个示例中，findKthLargest 函数使用了分治算法，通过递归地在子数组中查找第 K 大元素，直到找到或确定其在左侧或右侧的子数组中。

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#7 找出数组中第k小的数

「HW面试题」【题目】给定一个整数数组，如何快速地求出该数组中第k小的数。...假如数组为[4,0,1,0,2,3]，那么第三小的元素是1 【题目分析】这道题涉及整数列表排序问题，直接使用sort方法按照ASCII码排序即可【解答】 1 #!...coding: utf-8 -*- 3 4 5 num = [4, 0, 1, 0, 2, 3] 6 num.sort() # 按照ASCII码排序 7 print(num[(3-1)]) # 第k...小的元素对应于列表索引为k-1 程序源代码

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【递归打卡2】求两个有序数组的第K小数

【题目】给定两个有序数组arr1和arr2，已知两个数组的长度分别为 m1 和 m2，求两个数组中的第 K 小数。要求时间复杂度O(log(m1 + m2))。...【举例】例如 arr1 = [1, 2,3]，arr2 = [3,4,5,6]，K = 4。则第 K 小数为 3....例如 arr1 = [0,1,2]，arr2 = [3,4,5，7，8]， K = 3; 则第 K 小数为 2....下面我随便讲一下原理吧：采用递归的方法不断缩小 K 的，把求第 K 小元素转化为第 (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] 寻找第（K-md1-1）小的元素。 ?

1.7K3 0

数组中的第K个最大元素

数组中的第K个最大元素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。...= function(arr, i, n) { for(let k=2*i+1; k<n; k=2*k+1){ let parent = arr[i];...if(k+1 < n && arr[k] < arr[k+1]) ++k; if(parent < arr[k]){ [arr[i], arr[k...，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作为右孩子的指向下标，然后判断双亲值与k指向的孩子的节点值的大小，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的子树进行调整，使整个树符合大顶堆的特征，之后进行k次循环，由于是大顶堆且已调整完成将顶堆的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

1.2K3 0

leetcode:数组中的第K个最大元素

数组中的第K个最大元素难度中等1787 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 **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。你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。...<= 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，然后返回第k大的元素下标即可。...：运用优先级队列，将数组的元素放到优先级队列中排序，默认为大堆，然后进行 k - 1次的 pop 掉队头的位置，最后第 k 个大的数字就在对头的位置了！...class Solution { public: int findKthLargest(vector& nums, int k) { //将数组里面的数据先放到优先级队列中

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LeetCode，数组中的第K个最大元素

力扣题目：给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 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。...，所以，根据题目求第 k 个最大的元素，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。...基于快速排序的选择方法我们可以用快速排序来解决这个问题，先对原数组排序，再返回倒数第 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：在分解的过程当中，我们会对子数组进行划分...我们知道快速排序的性能和「划分」出的子数组的长度密切相关。...直观地理解如果每次规模为 n 的问题我们都划分成 1 和 n−1，每次递归的时候又向 n−1 的集合中递归，这种情况是最坏的，时间代价是 O(n ^ 2)。

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动画: 快速排序 | 如何求第 K 大元素？

别着急，还有一个需求就是公司每个月都会进行抽奖福利，抽奖的方式是，老板随机抽取贡献值为第 K 大的贡献值的员工送出福利一份，共选取 n 位，而不是评功论赏了，如果让你实现一个系统，你该如何实现呢？...我们需要用到一个分区函数 partition，我们想到最简单的方法可能就是小于 pivot 的元素放到数组 a 中，大于 pivot 的元素放到数组 b 中，然后合并 a 和 b，完成分区。...但是，为了考虑到空间上的消耗，也就是我们希望空间复杂度是 O(1)，不得不让分区函数占用少的内存空间，我们需要在原数组中完成分区，而不是另外开辟新的空间。...6 小结我们回到文章开头的问题上，我们有一组员工的贡献值数据，我们要随机选取第 K 大的贡献值的员工发放奖品，如何实现呢？你可能会问，今天讲的快速排序和这个问题有什么直接的挂钩呢？...如果等于 K ，那么数组中下标为 p 的元素就是第 K 大数据。 ? 如上图的 5 就是第四大数据，但是它在数组中的下标为 3，所以需要加 1。

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数组中的第K个最大元素

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。...class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int k) { Arrays.sort(nums);...return nums[nums.length - k]; } }

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LeetCode71|数组中第K个最大元素

1，问题简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。...2，示例示例 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。...{ public static void main(String[] args) { int[] nums = {3, 2, 1, 5, 6, 4}; int k...= 2; int kthLargest = findKthLargest2(nums, k); System.out.println("kthLargest = " +

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【python刷题】寻找数组中第K大小的数

= [6,2,4,1,2,3,5,2,7] quicksort(nums) print(nums) 借鉴快速排序思想 def findKthLargest(numbers, start, end, k)...: if k = len(numbers) or k > end: return None low =...numbers[low] <= key: low += 1 numbers[high] = numbers[low] numbers[low] = key if low < k:...return partitionOfK(numbers, low+ 1, end, k) elif low > k: return partitionOfK(numbers, start..., low- 1, k) else: return numbers[low] numbers = [3,5,6,7,2,-1,9,3] print(sorted(numbers)) print

1.4K1 0

【算法】快速选择算法 ( 数组中找第 K 大元素 )

有效回文串 ) 【算法】双指针算法 ( 有效回文串 II ) 【算法】哈希表 ( 两数之和 ) 【算法】快速排序【算法】归并排序【算法】快速排序与归并排序对比【算法】快速选择算法 ( 数组中找第...K 大元素 ) ---- 文章目录算法系列博客一、快速选择算法一、快速选择算法 ---- 数组中找第 K 大元素 : https://www.lintcode.com/problem/5/...; 快速选择算法利用了快速排序算法的步骤 , 快速排序的第一个步骤是从数组中挑选一个元素 p , 依据 p 将数组分为两部分 , 左侧是小于等于 p 的部分 , 右侧是大于等于 p 的部分 ; 上述步骤的时间复杂度是...\cfrac{n}{2}) + T(\cfrac{n}{4}) 时间复杂度计算时 , 只考虑最高次项 , 忽略常数 , 忽略系数 , 最终的时间复杂度是 O(n) ; 因此使用快速选择算法 , 找数组中的第...; } // 在 array 数组中, 从 start 到 end 中找到第 k 大元素 private int quickSelect(int[] array, int start

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数组中的第K个最大元素

题目: 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 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 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: 维护一个小根堆,把元素添进去,只要堆大小超过了...k值,我们就进行出堆,这样留在最后的就是k个最大数据,其中堆顶就是目前k个最大数据的最小值即我们求的数组中第 k 个最大的元素。...代码: public int findKthLargest(int[] nums, int k) { final PriorityQueue minHeap = new

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前端算法专栏-数组-215. 数组中的第K个最大元素

分类数组-三路快排题目215. 数组中的第K个最大元素给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 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。你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。...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解释首先定义一个变量len表示数组的长度，在外层遍历...定义变量max，初始值是数组的第一项，表示默认当前第一个值最大定义变量index，初始值0，表示当前数组中最大值的索引在内循环从第2个值开始遍历，比较max的值和当前遍历的值如果max小于当前遍历的值，...就把当前的值赋值给max，同时将当前值的索引赋值给index遍历完第一次后，max表示当前最大的元素，然后把当前最大的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，将当前第k大值赋值给max

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数组中的第K个最大元素

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。...在真实的面试中遇到过这道题？...{ sort(nums.begin(),nums.end()); return nums[nums.size()-k]; } };

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