绯色的子弹 Description 众所周知,夏季奥林匹克运动会时隔56年第二次在东京举办,紧接着出来的<名侦探柯南 M24绯色的子弹>竟也是有奥运会的背景,最重要的是重归主线!!!(赤井秀一好帅) 讲个笑话:太让我失望了,这次剧场版居然不是讲赤井秀一参加奥运射击项目吊打各路高手包揽所有金牌的,千载难逢的机会啊 阿笠博士带着包括柯南在内的少年侦探团在奥运会现场,大家都知道,阿笠博士有个猜谜语的习惯,今天阿笠博士给出了这样一个题目: 给定两个整数nnn和kkk,含义为用恰好kkk个正整数数字组合

练习问题来源 https://wizardforcel.gitbooks.io/the-art-of-programming-by-july/content/02.01.html 要求 输入n个整数,输出其中最小的k个 解法 最直观的思路,先对 n 个数排序,再一次输出 k 个数,用快速排序,时间复杂度为 O(n*logn) 另一种方法,输出的前 k 个最小的数没要求有顺序.可以先取前 k 个数,遍历找到最大的数记 kmax ,再重剩下的 n - k 个数中依次判断是否有 < kmax 的数,若

•已知数组中的n个正数,找出其中最小的k个数. •例如(4.5.1.6.2.7.3.8),k=4,则最小的4个数是1,2,3,4 •要求: –高效: –分析时空效率 •扩展:能否设计出适合在海量数据中实现上述运算?       方法一: //利用最大根堆实现最小k个节点 //最大根堆特点:每个节点都比他左右孩子要大 //调整最大堆的时间复杂度为O(lnK),因此该算法(问题)时间复杂度为O(nlnK). //思路:通过数组建堆 //规律:第i个节点的左孩子为2i+1,右孩子为2i+2 #incl

第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =

描写叙述: 给定一个整数数组.让你从该数组中找出最小的K个数 思路: 最简洁粗暴的方法就是将该数组进行排序,然后取最前面的K个数就可以. 可是,本题要求的仅仅是求出最小的k个数就可以,用排序能够但显然有点浪费.比方让求10000个整数数组中的最小的10个数.用排序的话平均时间复杂度差为Nlog(N). 于是想到了,用堆来实现,可是自己实现又太麻烦.想到了java里面的TreeSet,先将K个数放入TreeSet中.因为TreeSet会对里面的元素进行排序.所以在TreeSet中的元素是有序的.以

最近看到了 java.util.PriorityQueue.刚看到还没什么感觉,今天突然发现他可以用来找N个数中最小的K个数. 假设有如下 10 个整数. 5 2 0 1 4 8 6 9 7 3 怎么找出最小的 5 个数呢?很好想到的方法是先升序排序,然后取前 5 个就可以. 至于怎么排序方法有很多,比如简单的冒泡,选择,"难点"的有快速,希尔和堆等等. 先看看这种比较少见的实现方法的代码,再看看下面的简单介绍. PriorityQueue实现 import java.util.Arr

题目 题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 解析 思路1 这一题应用堆排序算法复杂度只有O(nlog k),堆是完全二叉树的一种,最大堆就是最上面的数是最大的该方法基于二叉树或者堆来实现,首先把数组前k个数字构建一个最大堆,然后从第k+1个数字开始遍历数组,如果遍历到的元素小于堆顶的数字,那么久将换两个数字,重新构造堆,继续遍历,最后剩下的堆就是最小的k个数,时间复杂度O(nlog k). 思路2 排序

找出最小或者最大的几个数我使用的是堆排序,效率为0(nlgn) 构建小顶堆返回末尾的k个数 或者 构建大顶堆返回前k个数 #!/usr/bin/env python3 def heap_sort(ary, num): def siftdown(ary, e, begin, end): i,j = begin, begin*2+1 while j < end: if j+1 < end and ary[j+1] < ary[j]: j += 1 if e < ary[j]: brea

这是一个经典的算法题,下面给出的算法都在给定的数组基础上进行,好处时不用分配新的空间,坏处是会破坏原有的数组,可以自己分配新的空间以避免对原有数组的破坏. 思路一 先直接排序,再取排序后数据的前k个数. 排序算法用最快的堆排序,复杂度也会达到O(N*logN). void filterDown(int* disorder, int pos, int size){ ; ){ *temppos+<size){ *temppos+]>disorder[*temppos+]){ *temppos+])

一.题目:最小的k个数 题目:输入n个整数,找出其中最小的k个数.例如输入4.5.1.6.2.7.3.8这8个数字,则最小的4个数字是1.2.3.4. 这道题是典型的TopK问题,其最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,排序之后位于最前面的k个数就是最小的k个数.这种思路的时间复杂度是O(nlogn),但是面试官会要求时间复杂度保持在O(n). 二.解题思路 2.1 需要修改数据源的O(n)解法 基于快速排序中的Partition函数来解决这个问题.如果基于数组的第k个数字来调整,使得比第k个

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问题描述: 输入n个整数,找出其中最小的k个数 思路1: 先排序,再取前k个 时间复杂度O(nlogn) 下面给出快排序的代码(基于下面Partition函数的方法) public void QuickSort(int[] arr, int start, int end){ if(start == end){ return; } int index = Partition(arr, start, end); if(index > start){ QuickSort(arr, start, ind

被这道题困了好久,看了剑指Offer才知道OJ上的要求有点迷惑性. 题目: 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4. 一直以为要按照顺序输出,想的方法是插入排序算法复杂度是O(N*K),当然这个地方就显得自己有点蠢了.不过我想在“按序输出”的错误题意下还没有啥更好的方法. 然后看了剑指Offer原书,原来输出不必按照顺序.所以第一种方法是快速选择.这种方法算法复杂度是O(N).不过在实际的使用中可能有点隐含的时间参数

有若干个互不相等的无序的数,怎么选出其中最大的k个数. 我自己的方案:因为学过找第k大数的O(N)算法,所以第一反应就是找第K大的数.然后把所有大于等于第k大的数取出来. 写这个知道算法的代码都花了2个多小时,反思,太慢了. 注意边界条件,不要混混沌沌的. /************我自己的解法*****************/ //选择数组a[N]中最大的第k个数 int Select(int * a, int N, int k) { if(k > N || a == NULL) { cou

1046: 最小的K个数 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 233  解决: 200[提交][状态][讨论版] 题目描述 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 输入 每个测试案例包括2行: 第一行为2个整数n,k(1<=n,k<=200000),表示数组的长度. 第二行包含n个整数,表示这n个数,数组中的数的范围是[0,1000 000 000]. 输出 对应每个测试案例,输出最小的k

实现快速排序算法的关键在于先在数组中选择一个数字,接下来把数组中的数字分为两部分,比选择的数字小的数字移到数组的左边,比选择的数字大的数字移到数组的右边. 这个函数可以如下实现: int Partition(int data[], int length, int start, int end) { if(data == NULL || length <= 0 || start < 0 || end >= length) throw new std::exception("Inv

一.题目描述 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 二.解题思路 1.思路1 首先对数组进行排序,然后取出前k个数.排序方法可选用快速排序,时间复杂度为O(nl*ogn).示例代码: import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays;public class Solution {     public ArrayList<Integer> GetLeast

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

题目:n个数中,求最小的前k个数. 这道题在各个地方都看到过,在国内出现的频率也非常高. 面完阿里回来听说这道题又被考了,所以还是决定回来写一写,对于这种高频题...顺便再吐槽一下阿里的面试,我竟然一道题都不用做,只是纯粹地过简历...导致我都不知道我究竟错在哪里. 解法: 1. brute force. O(k*n)复杂度: 2. sort.O(k+n*lgn)复杂度: 3. 最大堆.每次替代的是大小为k的最大堆的最大值.O(k+(n-k)lgk)复杂度. int findKthByHeap(

[题目] 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. *[思路]排序,去除k后的数. package com.exe11.offer; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; /** *[题目] 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. *[思路]排序,去除k后

输入n个整数,输出其中最小的k个. 详细描述: 接口说明 原型: bool GetMinK(unsignedint uiInputNum, int *pInputArray, unsignedint uiK, int * pOutputArray); 输入参数: unsignedint uiInputNum //输入整数个数 int * pInputArray  //输入整数数组 unsignedint uiK   //需输出uiK个整数 输出参数(指针指向的内存区域保证有效): int * p