近似排序数组的O(n*Log(K))复杂度

近似排序数组的O(nLog(K))复杂度是指对一个近似排序的数组进行排序的算法，其时间复杂度为O(nLog(K))，其中n为数组的长度，K为数组中元素的最大差值。

近似排序数组是指数组中的元素相对有序，但可能存在一些位置上的错位。例如，一个近似排序数组可能是一个几乎有序的数组，但其中的某些元素可能被交换或错位。

对于这样的近似排序数组，可以使用一些排序算法来进行排序。其中一种常用的算法是基于堆的排序算法，如堆排序或优先队列。这些算法可以在O(n*Log(K))的时间复杂度内对近似排序数组进行排序。

堆排序是一种利用堆数据结构进行排序的算法。它的基本思想是将待排序的数组构建成一个最小堆或最大堆，然后依次将堆顶元素取出并放入已排序的部分中，再重新调整堆，直到所有元素都被取出并放入已排序的部分中。

在近似排序数组的情况下，可以使用最小堆来进行排序。首先，可以将数组的前K个元素构建成一个最小堆。然后，依次将剩余的元素与堆顶元素进行比较，如果比堆顶元素小，则将其替换堆顶元素，并重新调整堆。最后，将堆中的元素按顺序取出，即可得到排序后的数组。

近似排序数组的O(n*Log(K))复杂度的排序算法可以应用于一些场景，例如在某些大规模数据处理中，当数据的相对有序性较高时，可以利用这种算法进行快速排序。

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template struct AVLTreeNode{ //三叉链: left right parent AVLTreeNode* _left... _kv; // 键值对 int _bf; // 该节点的平衡因子 balance factor AVLTreeNode(const std...::pair& kv) :_left(nullptr) , _right(nullptr) , _parent(nullptr...把我的左子树托管给父成为他的右孩子 // 旧父成为我的左儿子,旧父的父更新成我 //....记录爷爷(父亲的父亲) //. 我是父的右儿子 //.

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【漫画】为什么说O(n)复杂度的基数排序没有快速排序快？

基数排序，是一种基数“桶”的排序，他的排序思路是这样的：先以个位数的大小来对数据进行排序，接着以十位数的大小来多数进行排序，接着以百位数的大小…… 排到最后，就是一组有序的元素了。...但我们仍然不建议以最高位来排序，因为他有个致命的缺点。 ? ? 老大:还是以刚才那个例子吧，我们一边用最高位来排序，一边来寻找这个致命的缺点。数组如下(元素的顺序改变了一些)： ?...1、基数排序是一种用空间换时间的排序算法，数据量越大，额外的空间就越大? 我的想法：我觉得基数排序并非是一种时间换空间的排序，也就是说，数据量越大，额外的空间并非就越大。...因为在把元素放进桶的时候，是完全可以用指针指向这个元素的，也就是说，只有初始的那些桶才算是额外的空间。 2、居然额外空间不是限制基数排序速度的原因，那为啥基数排序没有快速排序快呢？...基数的时间复杂度为O(n)，不过他是忽略了常数项，即实际排序时间为kn(其中k是常数项)，然而在实际排序的过程中，这个常数项k其实是很大的，这会很大程度影响实际的排序时间，而像快速排序虽然是nlogn，

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排序-线性排序,如何做到百万级数据秒级排序，时间复杂度O(n)？

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合并两个有序数组，要求时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)

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将判断 NSArray 数组是否包含指定元素的时间复杂度从 O(n) 降为 O(1)

前言 NSArray 获取指定元素的位置或者判断是否存在指定的元素的时间复杂度是 O(n)(包含特定元素时，平均耗时是 O(n/2)，如果不包含特定元素，耗时是 O(n))。...当我们需要频繁进行该操作时，可能会存在较大的性能问题。该问题背后的原因很简单。官方文档明确指出 NSArray 从第 0 位开始依次判断是否相等，所以判断次数是 n （n 等于数组长度） ?...image 本文会介绍一个特别的方案，通过将数组转为字典，我们可以将时间复杂度降低到 O(1) 级别。...php 中的数组首先，我们先对 php 的数组进行一些了解在 php 中，数组提供了一种特殊的用法：关联键的数组。...image 通过测试日志，我们可以发现该方案可以成功将时间复杂度降低到 O(1) 级别

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去掉 Attention 的 Softmax，复杂度降为 O (n)

众所周知，尽管基于 Attention 机制的 Transformer 类模型有着良好的并行性能，但它的空间和时间复杂度都是 O(n2)\mathcal {O}(n^2) 级别的，nn 是序列长度，所以当...QKTQK^T 这一步我们得到一个 n×nn\times n 的矩阵，之后还要做一个 Softmax 对一个 1×n1\times n 的行向量进行 Softmax，时间复杂度是 O(n)O (n)，但是对一个...n×nn\times n 矩阵的每一行做一个 Softmax，时间复杂度就是 O(n2)O (n^2) 如果没有 Softmax，那么 Attention 的公式就变为三个矩阵连乘 QK⊤V\boldsymbol...{QK^{\top} V}，而矩阵乘法是满足结合率的，所以我们可以先算 K⊤V\boldsymbol {K^{\top} V}，得到一个 d×dd\times d 的矩阵（这一步的时间复杂度是 O(d2n...)O (d^2n)），然后再用 QQ 左乘它（这一步的时间复杂度是 O(d2n)O (d^2n)），由于 d≪nd \ll n，所以这样算大致的时间复杂度只是 O(n)O (n) 对于 BERT base

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Python-排序-快速排序，如何在O(n)内找到第K大元素？

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Python要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素实例

题目就是要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素如果没有复杂度的限制很简单。。。...加了O(n)复杂度确实有点蒙虽然当时面试官说思路对了，但是还是没搞出来，最后面试官提示用快排的思想主要还是设立一个flag，列表中小于flag的组成左列表，大于等于flag的组成右列表，主要是不需要在对两侧列表在进行排序了...，只需要生成左右列表就行，所以可以实现复杂度O(n)。...实际结果自然是n(1+1/2+1/4+1/8+….1/2ⁿ)=2n，复杂度自然就是O(n)了最后实现代码如下： #给定一个无序列表，求出第K大的元素，要求复杂度O(n) def find_k(test_list...以上这篇Python要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

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有序数组的平方（O（N））

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空间复杂度为O(1)的归并排序

前言最近楼主在刷算法题目，刷到了归并排序。自己简单实现后，再次跟常见的归并排序比较，发现空间复杂度更低。所以记录本文用于比较两种算法的实现方式。...经典实现方式：空间复杂度O(n)这里不再赘述，贴一篇牛客网写的比较详细的帖子：https://www.nowcoder.com/discuss/968849?...：时间复杂度 NlogN空间复杂度 O(N)我的实现思路重点是merge函数。...merge函数的作用是合并两个已经排序的数组。我这里的大致思路是，将其中一个数组作为基，把另外一个数组的每一个元素都插入到这个基里面去。...，并没有使用额外的数组空间，所以空间复杂度为O(1)

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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...很多人刚开始非常热衷于各种排序算法只是了解却没深究，这个题目的复杂度是O(n)，原理就是快速排序里面的划分算法。 ...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,...3; 31 printf("第%d小元素为：(从0开始)\n%d ",k,GetMinK(A,10,k)); 32 return 0; 33 }

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一种O(n)的排序——计数排序引发的围观风波

它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），快于任何比较排序算法。...当然这是一种牺牲空间换取时间的做法，而且当O(k)>O(n*log(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序（基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(n*log(n)), 如归并排序，堆排序）对于额外数组该如何理解呢...例如上述遍历这个数组，就获得1 1 2 4 4 5这个序列。你看看，这个时间复杂度是不是O(n)的？上面算法设计就很好了嘛？...，计数排序的时间复杂度为O(n+k)其中k为正数范围;线性时间大部分都比其他排序快一点，但是也不一定，例如你遇到1 2 4 2 100001这样一个序列，其中k的范围为10000，虽然他是O(n+k)=...O(k)k远大于n情况，但是此时O(k)>O(nlogn)因为n太小，而K太大，需要遍历的词数太多了。

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常见算法的时间复杂度 Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…

比如冒泡排序，就是典型的 O(n^2) 的算法，对 n 个数排序，需要扫描 n × n 次。 O(n^2) 也有人用 O(n²) 表示。这两个表示是一样的。 ?...O(logn) 当数据增大 n 倍时，耗时增大 logn 倍（这里的 log 是以 2 为底的，比如，当数据增大 256 倍时，耗时只增大 8 倍，是比线性还要低的时间复杂度）。...O(nlogn) O(nlogn) 就是 n 乘以 logn，当数据增大 256 倍时，耗时增大 256*8=2048 倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是 O(nlogn) 的时间复杂度。...常见的时间复杂度有：常数阶 O(1)，对数阶 O(log2n)，线性阶 O(n)，线性对数阶 O(nlog2n)，平方阶 O(n2)，立方阶 O(n3)，…，k 次方阶 O(nk)，指数阶 O(2n)...常见的算法时间复杂度由小到大依次为：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)。 ? 上图是常见的算法时间复杂度举例。

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