假设对n个元素归排需时间T(n)，分解成两个子数组排序的时间都是T(n/2)。 merge()合并两个有序子数组的时间复杂度是O(n)。...极端的：数组数据原已有序，如1，3，5，6，8。如每次选择最后一个元素作为pivot，那每次分区得到的两个区间都不均等。需要进行约n次分区操作，才能完成。...选择数组区间A[0…n-1]的最后一个元素A[n-1]作为pivot，对数组A[0…n-1]原地分区，这样数组就分成三部分，A[0…p-1]、A[p]、A[p+1…n-1]： K 在A[0…p-1]区间查找...p+1=K，则A[p]就是目标 K>p+1, 则第K大元素在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，需对大小为n的数组执行分区操作，遍历n...第二次分区查找，只需对n/2数组分区，遍历n/2个元素 类推，分区遍历元素的个数分别为、n/2、n/4、n/8、n/16.……直到区间为1。
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。...，大顶堆要求根节点的关键字既大于或等于左子树的关键字值，又大于或等于右子树的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作为双亲元素的下标，以k作为左孩子的下标，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，如果需要则交换顶端值与最后一个值，然后调整顶堆符合大顶堆的条件...，同样取出顶堆最大值，取出k次即可完成。
Top N的两个函数，其他函数在用到的时候查看文档就好了。...1）、heapq.nlargest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable中返回前n个最大的元素列表，其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable，用于更复杂的数据结构中...2）、heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable中返回前n个最小的元素列表，其中关键字参数key用于匹配是字典对象的iterable，用于更复杂的数据结构中...关于第三个参数的应用，我们来看一个例子就明白了。...3）如果N很大，接近集合元素，则为了提高效率，采用sort+切片的方式会更好，如： 求最大的N个元素：sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:N] 求最小的N个元素
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。...冒泡排序 「冒泡排序」：依次比较两个相邻的元素，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。...这样就可以把原来递归两个区间变成只递归一个区间，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)。
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。...，默认为大堆 priority_queue p(nums.begin(), nums.end()); //将队列中前k-1个最大的元素pop掉...然后让数组里面剩余元素依次与对头比较，若比对头还大的话，则入堆，反之则跳过，依次循环，直到数组遍历完成。...：*O(K + (N - K)logK) 但是对于空间复杂度的优化则非常的大：O(K)
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。...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。
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。
集合的前N个元素：编一个程序，按递增次序生成集合M的最小的N个数，M的定义如下： (1)数1属于M； (2)如果X属于M，则Y=2*x+1和Z=3*x+1也属于M； (3)此外再没有别的数属于...【分析】 可以用两个队列a和b来存放新产生的数，然后通过比较大小决定是否输出，具体方法如下： (1)令fa和fb分别为队列a和队列b的头指针，它们的尾指针分别为ra和rb。...]=b[hb] (C)a[ha]<b[hb] 将比较的小者取出送入X，取出数的队列的头指针相应加1。 ...(4)重复(2)，(3)直至取出第N项为止。...8 int tot=1; 9 int x=1; 10 int main() 11 { 12 int n; 13 cin>>n; 14 while(tot<=n) 15
#include int n; int a[100];//测试100个元素以内 int count; int f(int k) { if (!...k) { int i; printf("{"); for (i = 1; i <= n; ++i) { if (a[i]) { printf("%d", i);...} } printf("}\n"); ++count; } else { int i; for (i = 0; i < 2; ++i) { a[k] = i;...f(k - 1); } } } int main() { printf("元素个数："); scanf("%d", &n); f(n); printf("共%d个子集！"
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)。...可以使用任何方法来划分数组，例如随机选择一个元素作为枢纽元素（pivot），然后将数组中小于枢纽元素的元素放在左侧，大于枢纽元素的元素放在右侧。这个过程类似于快速排序中的分区操作。...具体方法是对数组进行 K 次冒泡排序，每次冒泡排序将当前最大的元素移动到数组的末尾，然后查找第 K 大的元素。..., k, result) } 在上述示例中，findKthLargest 函数执行 K 次冒泡排序，每次将当前最大的元素冒泡到数组的末尾。
在一个列表或者集合里，如果我们想要查找其中最大的值和最小的值。是比较简单的，我们可以使用min()函数和max()函数。...{99,-1,132} print("最大值:", max(tset), "最小值:", min(tset)) #最大值: 132 最小值: -1 那假如要查找这个列表或者集合里的最大的2个元素或者是最小的...我们来先打开官方的api文档查看介绍，只看最关键的2个方法就可以，一个是从数据集中返回n个最大的，一个是返回n个最小的。...个方法的3个参数 n：指的是返回的元素个数 iterable ：指的是可迭代的对象，其中包括列表，集合等 key：对应要排序的键 ,等价于 sorted的key参数 以下代码我们通过指定key，使得按照年龄来排序...heappush ：给堆里加元素 heappop ：把堆里最小的元素弹出 heappushpop ：给堆里加一个元素，并且把最小的弹出。
给定一个由整数数组 A 表示的环形数组 C，求 C 的非空子数组的最大可能和。 在此处，环形数组意味着数组的末端将会与开头相连呈环状。...（形式上，当0 = 0 时 C[i+A.length] = C[i]） 此外，子数组最多只能包含固定缓冲区 A 中的每个元素一次。...2,3,-2] 输出：3 解释：从子数组 [3] 得到最大和 3 示例 2： 输入：[5,-3,5] 输出：10 解释：从子数组 [5,5] 得到最大和 5 + 5 = 10 示例 3： 输入：[3...,-1,2,-1] 输出：4 解释：从子数组 [2,-1,3] 得到最大和 2 + (-1) + 3 = 4 示例 4： 输入：[3,-2,2,-3] 输出：3 解释：从子数组 [3] 和 [3,-2,2...] 都可以得到最大和 3 示例 5： 输入：[-2,-3,-1] 输出：-1 解释：从子数组 [-1] 得到最大和 -1 题解 求前缀和，对于每一个j,找到[j – k,j)中最小的sj,所以可以想到使用滑动窗口求解
我们知道，在Python里面，可以使用 max和 min获得一个列表的最大、最小的元素： a = [4, 2, -1, 8, 100, -67, 25]max_value = max(a)min_value...= min(a) print(max_value)print(min_value) 运行效果如下图所示： 那么问题来了，如何获取最大的3个元素和最小的5个元素？...(f'最大的三个元素：{a[-3:]}') 那有没有其他办法呢？...(3, a)min_five = heapq.nsmallest(5, a) print(f'最大的3个元素：{max_three}')print(f'最小的5个元素：{min_five}') 运行效果如下图所示...它会把原来的列表转换成一个堆，然后取最大最小值。 需要注意，当你要取的是前n大或者前n小的数据时，如果n相对于列表的长度来说比较小，那么使用 heapq的性能会比较好。
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。...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。...3，题解思路 集合的使用 4，题解程序 import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class FindKthLargestTest...6，总结 本题使用集合的方式进行解决，主要是熟悉一下java的方式，这里分享一下源码解析的文章吧java之ArrayList源码分析
minTree.add(nums[i]); //如果加入之后堆的大小大于 k，就弹出堆顶。...if (minTree.size() > k) { minTree.poll(); } } //堆顶的数就是第k大的...return minTree.peek(); } } 题解分析 这道题可以用优先队列建立小根堆，将所有数加入到小根堆中，并限制小根堆的个数为 k，因此最大的数在最下边，第 k 大的数就是堆顶的数...，返回堆顶的数即可。...数组中的第K个最大元素
# LeetCode-215-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。...# 解题思路 方法1、优先队列： 首先想到的是给数组进行排序，排序之后就很容易找到第k个最大的元素 那么有没有不排序的方法，自然就会想到建立堆来进行操作 我们可以建立一个大顶堆，最大的数在建堆的过程中排最上面...，一次遍历就能完成数组从大到小的构建 寻找排序之后的第k个最大的元素，也就是寻找大顶堆的正序第k个元素 之后一直弹出到k-1为止，下一个位置就是第k个最大的元素 方法2、暴力破解： 排序之后，倒置一下，...简便起见，注意到第 k 个最大元素也就是第 N - k 个最小元素，因此可以用第 k 小算法来解决本问题。 首先，我们选择一个枢轴，并在线性时间内定义其在排序数组中的位置。...而在这里，由于知道要找的第 N - k 小的元素在哪部分中，我们不需要对两部分都做处理。 最终的算法十分直接了当 : 随机选择一个枢轴。 使用划分算法将枢轴放在数组中的合适位置 pos。
题目要求： 解法一： 直接用 sort 从大到小排序，取第 k 个 var findKthLargest = function (nums, k) { nums.sort((a, b) =>...{ return b - a }); return nums[k - 1]; }; 解法二（优化性能）： 使用冒泡排序，取倒数第 k 个 var findKthLargest = function
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。...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？
k) { Arrays.sort(nums); return nums[nums.length - k]; } } 第二种做法，BFPRT算法，时间复杂度O(n)...return tmp; } public static int bfprt(int[] arr,int begin,int end,int i) {//begin到end范围内求第i小的数
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...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，所以我们计算左边小于pivot(加上pivot)的个数count总共有多少，如果等于k,正是我们所要的，如果大于...代码如下： 1 #include"stdio.h" 2 int GetMinK(int A[],int n,int k) 3 { 4 int s=-1,i=0,j=n-1,...27 int main() 28 { 29 int A[]={2,3,4,1,5,10,9,7,8,6}; 30 int k=3; 31 printf("第%d小元素为
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