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快排查找数组第K最大元素

假设对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)。...极端数组数据原已有序,如1,3,5,6,8。如每次选择最后一元素作为pivot,那每次分区得到区间都不均等。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]最后一元素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元素 类推,分区遍历元素个数分别为、n/2、n/4、n/8、n/16.……直到区间为1。

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数组第K最大元素

数组第K最大元素 在未排序数组中找到第k最大元素。请注意,你需要找数组排序后第k最大元素,而不是第k不同元素。...,大顶堆要求根节点关键字既大于或等于左子树关键字值,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...,同样取出顶堆最大值,取出k次即可完成。

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    从一集合中查找最大最小N元素——Python heapq 堆数据结构

    Top N函数,其他函数在用到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最大元素列表,其中关键字参数key用于匹配是字典对象iterable,用于更复杂数据结构中...2)、heapq.nsmallest(n, iterable[, key]) 从迭代器对象iterable中返回前n最小元素列表,其中关键字参数key用于匹配是字典对象iterable,用于更复杂数据结构中...关于第三参数应用,我们来看一例子就明白了。...3)如果N很大,接近集合元素,则为了提高效率,采用sort+切片方式会更好,如: 求最大N元素:sorted(iterable, key=key, reverse=True)[:N] 求最小N元素

    1.4K100

    LeetCode,数组第K最大元素

    力扣题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 k 最大元素。 请注意,你需要找数组排序后第 k 最大元素,而不是第 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,根据题目求第 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。...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。...直观地理解如果每次规模为 n 问题我们都划分成 1 和 n−1,每次递归时候又向 n−1 集合中递归,这种情况是最坏,时间代价是 O(n ^ 2)。

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    查找数组中第K大元素

    查找数组第 K 大元素,有多种方法可以实现,其中常用方法是使用分治算法或快速选择算法,这两种方法时间复杂度到时候O(n)。...分治算法示例 使用分治算法查找数组中第 K 大元素是一种高效方法,其时间复杂度为 O(n)。...可以使用任何方法来划分数组,例如随机选择一元素作为枢纽元素(pivot),然后将数组中小于枢纽元素元素放在左侧,大于枢纽元素元素放在右侧。这个过程类似于快速排序中分区操作。...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元素移动到数组末尾,然后查找第 K 大元素。..., k, result) } 在上述示例中,findKthLargest 函数执行 K 次冒泡排序,每次将当前最大元素冒泡到数组末尾。

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    c++反转链表中m位置到n位置元素_环形数组最大数组

    给定一由整数数组 A 表示环形数组 C,求 C 非空子数组最大可能和。 在此处,环形数组意味着数组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j,找到[j – k,j)中最小sj,所以可以想到使用滑动窗口求解

    1.4K20

    Python学习记录04-查找最大或者最小X元素

    在一列表或者集合里,如果我们想要查找其中最大值和最小值。是比较简单,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最大2元素或者是最小...我们来先打开官方api文档查看介绍,只看最关键2方法就可以,一是从数据集中返回n最大,一是返回n最小。...方法3参数 n:指的是返回元素个数 iterable :指的是可迭代对象,其中包括列表,集合等 key:对应要排序键 ,等价于 sortedkey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 :把堆里最小元素弹出 heappushpop :给堆里加一元素,并且把最小弹出。

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    一日一技:在Python里面如何获取列表最大n元素或最小n元素

    我们知道,在Python里面,可以使用 max和 min获得一列表最大、最小元素: 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3元素和最小5元素?...(f'最大元素:{a[-3:]}') 那有没有其他办法呢?...(3, a)min_five = heapq.nsmallest(5, a) print(f'最大3元素:{max_three}')print(f'最小5元素:{min_five}') 运行效果如下图所示...它会把原来列表转换成一堆,然后取最大最小值。 需要注意,当你要取是前n大或者前n数据时,如果n相对于列表长度来说比较小,那么使用 heapq性能会比较好。

    8.7K30

    LeetCode-215-数组第K最大元素

    # LeetCode-215-数组第K最大元素 在未排序数组中找到第 k 最大元素。请注意,你需要找数组排序后第 k 最大元素,而不是第 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第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 寻找排序之后第k最大元素,也就是寻找大顶堆正序第k元素 之后一直弹出到k-1为止,下一位置就是第k最大元素 方法2、暴力破解: 排序之后,倒置一下,...简便起见,注意到第 k 最大元素也就是第 N - k 最小元素,因此可以用第 k 小算法来解决本问题。 首先,我们选择一枢轴,并在线性时间内定义其在排序数组位置。...而在这里,由于知道要找N - k 小元素在哪部分中,我们不需要对两部分都做处理。 最终算法十分直接了当 : 随机选择一枢轴。 使用划分算法将枢轴放在数组合适位置 pos。

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