题目: 有N个长度不一的数组,所有的数组都是有序的,请从大到小打印这N个数组整体最大的前K个数. 例如: 输入含有N行元素的二维数组代表N个一维数组. 219,405,538,845,971 148,558 52,99,348,691 再输入整数K=5,则打印: Top 5:971,845,961,558,538. 要求: 1.如果所有数组的元素个数小于K,则从小到大打印所有的数. 2.时间复杂度为O(KlogN). 解答: 利用堆结构和堆排序完成. import java.util.Array

题目 打印N 个数组整体最大的Top K java代码 package com.lizhouwei.chapter8; /** * @Description: 打印N 个数组整体最大的Top K * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/5/9 20:11 * @Modify by: * @ModifyDate: */ public class Chapter8_20 { public void printTopK(int[][] matrix, int

题目链接:https://www.nowcoder.com/practice/5727b69bf80541c98c06ab90cf4c509e?tpId=101&tqId=33102&tPage=1&rp=1&ru=/ta/programmer-code-interview-guide&qru=/ta/programmer-code-interview-guide/question-ranking 题目大意: 略. 分析: 坑1:数组内元素个数可能为0 坑2:元素总

(这也是一道leetcode的经典题目:<LeetCode>解题笔记:004. Median of Two Sorted Arrays[H] 问题介绍 这是个超级超级经典的分治算法!!这个问题大致是说,如何在给定的两个有序数组里面找其中的中值,或者变形问题,如何在2个有序数组数组中查找Top K的值(Top K的问题可以转换成求第k个元素的问题).这个算法在很多实际应用中都会用到,特别是在当前大数据的背景下. 我觉得下面的这个思路特别好,特别容易理解!!请按顺序看.是来自leetcode上的s

主要内容: 1.数组整体元素修改 2. 数组筛选 3.jquery 元素转数组 4.获取两个数组中相同部分或者不同部分 5.数组去重并倒序排序 6.数组排序 7.数组截取slice 8.数组插入.删除splice(需明确位置) 9.数组遍历 10.jQuery根据元素值删除数组元素的方法 数组常见操作包含了 增.删.查.改.插入.交集.并集 1.数组整体元素修改 //map,给数组每个元素加1 输出[1,2,3] $.map([0,1,2],function(n){ return n+1; })

完成几个小代码练习?让自己更加强大?学习新知识回顾一下基础? 1.输入数组计算最大值 2.输出数组反向打印 3.求数组平均值与总和 4.键盘输两int,并求总和 5.键盘输三个int,并求最值 /* 要求:输入一组数组,计算出最大值. */ public class cesi{ public static void main (String[] args) { int[] array = {5, 15, 100, 999, 1000}; int max = array[0]; for (int

package com.loaderman.test; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOException; public class Test { /** * @param args * 定义一个文件输入流,调用read(byte[] b)方法,将a.txt文件中的内容打印出来(

打印杨辉数组 package com.kangkang.array; import java.util.Scanner; public class demo02 { public static void main(String[] args) { //杨辉三角 // 让用户控制行数 Scanner scanner = new Scanner(System.in); System.out.println("请输入行数"); int n = scanner.nextInt(); int[]

  摘于:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/135085 目录:[ - ] 1.认识 PriorityQueue 2.应用:求 Top K 大/小 的元素 3.PriorityQueue  在 hadoop 中的应用: 4.REF: 1.认识 PriorityQueue PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口,它是一种基于优先级堆的极大优先级队列.优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列.每次从队列中取出的是具有最高优先权

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.    Your algorithm's time complexity must be

package com.sinaWeibo.interview; import java.util.Comparator; import java.util.Iterator; import java.util.TreeSet; /** * @Author: weblee * @Email: likaiweb@163.com * @Blog: http://www.cnblogs.com/lkzf/ * @Time: 2014年10月25日下午5:22:58 * ************* fu

问题描述:给定n个整数,求其中第k小的数. 分析:显然,对所有的数据进行排序,即很容易找到第k小的数.但是排序的时间复杂度较高,很难达到线性时间,哈希排序可以实现,但是需要另外的辅助空间. 这里我提供了一种方法,可以在O(n)线性时间内解决Top k问题.关于时间复杂度的证明,不再解释,读者可以查阅相关资料.具体的算法描述如下: 算法:LinearSelect(S,k) 输入:数组S[1:n]和正整数k,其中1<=k<=n: 输出:S中第k小的元素 1. If  n<20  Then  

Top K问题在数据分析中非常普遍的一个问题(在面试中也经常被问到),比如: 从20亿个数字的文本中,找出最大的前100个. 解决Top K问题有两种思路, 最直观:小顶堆(大顶堆 -> 最小100个数): 较高效:Quick Select算法. LeetCode上有一个215. Kth Largest Element in an Array,类似于Top K问题. 1. 堆 小顶堆(min-heap)有个重要的性质--每个结点的值均不大于其左右孩子结点的值,则堆顶元素即为整个堆的最小值.JDk

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 仅列举一些解决方法,事实的解决方案是非常多的. 这些问题都是面临着有如下的考虑

Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把

一.问题 在一个很长的数组中,求出top k大小的数目 二.办法 用优先队列 时间复杂度O(nlog(k)),应该是最差的情况下是这个 三.Code package algorithm; import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.PriorityQueue; /** * Created by adrian.wu on 2019/2/18. */

题目: CVTE笔试题https://www.1024do.com/?p=3949 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节. 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G.   思路:此题解题步骤可分为两步:1.统计每个“查询串”(下称为query)出现的次数  

问题:两个已经排好序的数组,找出两个数组合并后的中位数(如果两个数组的元素数目是偶数,返回上中位数). 感觉这种题目挺难的,尤其是将算法完全写对.因为当初自己微软面试的时候遇到了,但是没有想出来思路.看网上写了一堆解法,但是将思路说得非常清楚的少之又少. 有两种思路,一个是算法导论里面的,一个是求解k大元素.建议使用下面第二种思路,代码少不容易出错. 下面的内容摘自:https://blog.csdn.net/hackbuteer1/article/details/7584838 求解中位数,算