1 使用从大到小的优先队列保存最小的K个数,每次取出K个数之后的其余数和堆顶元素比较,如果比堆顶元素小,则将堆顶元素删除,将该元素插入 void topK(int arr[],int n,int k) { if(k>n) return; priority_queue<int> q; ;i<n;++i) { if(q.size()<k) q.push(arr[i]); else { if(arr[i]<q.top()) { q.pop(); q.push(arr[i]);

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

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 全部排序法 2.2 部分排序法 2.3 用堆代替数组法 2.4线性选择算法   1 问题描述 有n个整数,请找出其中最小的k个数,要求时间复杂度尽可能低. 2 解决方案 2.1 全部排序法 先对这n个整数进行快速排序,在依次输出前k个数. 具体代码如下: package com.liuzhen.array_2; public class SearchMinK { //方法1:全部排序 public void quickSort(int[] A,int s

1 问题描述 有n个整数,请找出其中最小的k个数,要求时间复杂度尽可能低. 2 解决方案 2.1 全部排序法 先对这n个整数进行快速排序,在依次输出前k个数. package com.liuzhen.array_2; public class SearchMinK { //方法1:全部排序 public void quickSort(int[] A,int start,int end){ if(end > start){ int k = LomutoPartition(A,start,end);

703. 数据流中的第K大元素 设计一个找到数据流中第K大元素的类(class).注意是排序后的第K大元素,不是第K个不同的元素. 你的 KthLargest 类需要一个同时接收整数 k 和整数数组nums 的构造器,它包含数据流中的初始元素.每次调用 KthLargest.add,返回当前数据流中第K大的元素. 示例: int k = 3; int[] arr = [4,5,8,2]; KthLargest kthLargest = new KthLargest(3, arr); kthLar

参考July的文章:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6370650 寻找最小的k个数题目描述:查找最小的k个元素题目:输入n个整数,输出其中最小的k个.例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. 总体思路: 取n个数字的前k个数字构建大根堆,设根顶元素为kmax, 从n-k+1开始遍历剩余的n-k个元素,取出每一个元素和大根堆根元素进行比较,如果kmax>遍历到的元素值,则kmax=遍历到的元素

简要介绍下快速排序的思想:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列.时间复杂度为O(nlogn) 一.<data structure and algorithm analysis in c>中的实现,测试过,觉得该说明的已经注释  C++ Code  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18

对于曾经,假设要我求第k小元素.或者是求前k大元素,我可能会将元素先排序,然后就直接求出来了,可是如今有了更好的思路. 一.线性时间内求第k小元素 这个算法又是一个基于分治思想的算法. 其详细的分治思路例如以下: 1.分解:将A[p,r]分解成A[p,q-1]和A[q+1,r]两部分.使得A[p,q-1]都小于A[q],A[q+1,r]都不小于A[q]; 2.求解:假设A[q]恰好是第k小元素直接返回,假设第k小元素落在前半区间就到A[p,q-1]递归查找.否则到A[q+1,r]中递归查找. 3

题目描述:查找最小的k个元素         题目:输入n个整数,输出其中最小的k个.         例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. 1:最简单直白的思路是,要求一个序列中最小的k个数,按照惯有的思维方式,很简单,先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数即可. 至于选取什么的排序方法,可能会第一时间想到快速排序,我们知道,快速排序平均所费时间为n*logn,然后再遍历序列中前k个元素输出,即可,总的时间复杂度为O(n*logn+

如何寻找无序数组中的第K大元素? 有这样一个算法题:有一个无序数组,要求找出数组中的第K大元素.比如给定的无序数组如下所示: 如果k=6,也就是要寻找第6大的元素,很显然,数组中第一大元素是24,第二大元素是20,第三大元素是17...... 第六大元素是9. 方法一:排序法 这是最容易想到的方法,先把无序数组从大到小进行排序,排序后的第k个元素自然就是数组中的第k大元素.但是这种方法的时间复杂度是O(nlogn),性能有些差. 方法二:插入法 维护一个长度为k的数组A的有序数组,用于存储已知的

A,B是两个已经从小到大排序好了的数组,球这两个数组合并后的第k个元素. 很简单的想法,根据定义,把两个数组合并到一起,然后排序,然后就能得到了. 但是这样的复杂度是nlogn 还有就是用归并的思想,来找第k个元素,这样的复杂度是k 那还有没有快一点的呢? 我们比较A[k/2-1] , B[k/2-1] (减1是因为从0开始) 如果 A[k/2 - 1] < B[k/2 - 1] ,那么A[0..k/2-1]这段就可以抛弃了,他一定是在第k大的数的前面. 证明很简单,就不说了... A[k/2-

寻找最大的K个数 问题描述 在面试中,有下面的问答: 问:有很多个无序的数,我们姑且假定它们各不相等,怎么选出其中最大的若干个数呢? 答:可以这样写:int array[100] …… 问:好,如果有更多的元素呢? 答:那可以改为:int array[1000] …… 问:如果我们有很多元素,例如1亿个浮点数,怎么办? 答:个,十,百,千,万……那可以写:float array [100 000 000] …… 问:这样的程序能编译运行么? 答:嗯……我从来没写过这么多的0 …… 分析与解法 [

5.查找最小的 k 个元素(数组)题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个.例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,则最小的 4 个数字为 1,2,3 和 4. 算法里面学过查找第k小的元素的O(n)算法 试着实现了一下: 注意new 初始化二维数组的方式 int (* a)[5] = new int[8][5]; /* 5.查找最小的 k 个元素(数组) 题目:输入 n 个整数,输出其中最小的 k 个. 例如输入 1,2,3,4,5,6,7 和 8 这 8 个数字,

紧接着上一篇微软编程面试100题,这次想解决的是查找最小的K个元素,题目是:输入n 个整数,输出其中最小的k 个.例如输入1,2,3,4,5,6,7 和8 这8 个数字,则最小的4 个数字为1,2,3 和4. 看到题目的时候我第一反应,这题很简单,使用任何方式的排序将数列按顺序存储,之后遍历需要的k个元素即可,于是自己动手很容易就完成了,但是后来在网络上发现很多人对这题的解决方式是用小根堆(MinHeap)或者大根堆(MaxHeap),这才意识到,其实出题人是醉翁之意不在酒,在乎复杂度的考虑也.

查找最小的K个元素,使用最大堆,具体代码如下: #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> using namespace std; void swap(int *a, int *b) {     int temp;     temp = *a;     *a = *b;     *b = temp; } void heap_adjust(int *a, int i, int size) {     int lchild = 2 *

[题目] 输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. [分析] 这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn).我们试着寻找更快的解决思路. 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字.接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数.如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中:如果容器中已有k个数字了,也就

查找最小的k个元素 题目:输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1, 2, 3, 4, 5, 6, 7和8这八个数字,则最小的4个数字为1, 2, 3和4. 分析:这道题最简单的思路是把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn),这当然还有更快的思路. 可以开辟一个长度为k的数组,每次从输入的n个整数中读入一个数,如果数组中已经插入的元素个数少于k个,则将读入的整数直接放到数组中.否则长度为k的数组已经满了,不能再往数组里插入元素

题目: 输入n个整数,输出其中最小的k个,例如输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数,则最小的4个是1,2,3,4(输出不要求有序) 解: 利用快速排序的partition,算导上求第k大数的思想,求出第k大的数,然后遍历数组,如果a[i]<a[k],那么a[i]就是前k小的元素之一. 求第k大的元素时间是o(n),求前k小元素时间是o(n),所以总时间是o(n) 代码: /* 求数组最小的k个数,参考算法导论求中位数的k个临近值,首先求出第k小的数,然后o(n)遍历,若<,则是前k小的数

题目:输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. 两种思路,无非就是时间与空间的妥协. 限制空间的时候要对原数组进行排序,最好的时间复杂度是O(nlogn),由此可见,当牺牲一部分空间的时候会换来时间复杂度的降低.进而再想到利用一个大小为K的临时数组,来存储K个最小的值,在遍历原数组的同时,更新临时数组里的数据就OK了.那么,现在的问题就是更新临时数组,怎样才能每访问一个数据,都能使临时数组里的数据是最小的K个.自然想

题目:输入n个整数,输出其中最小的k个.例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3和4. 分析:这道题最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序,这样排在最前面的k个数就是最小的k个数.只是这种思路的时间复杂度为O(nlogn).我们试着寻找更快的解决思路. 我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字.接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数.如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中:如果容器中已有k个数字了,也就是容器已满

题目要求: 输入n个整数,输出其中最小的k个. 例如:输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3,4. 参考资料:剑指offer第30题. 题目分析: 解法一: 用快排的思想,但是最小的k个数不用排序,时间复杂度O(n). 优点:时间复杂度好,缺点:会修改原整数数组顺序. 解法二: 创建一个大小为k的最大堆,遍历一遍数组,同时不断修改最大堆.时间复杂度O(nlogk). 优点:不会修改原数组,适用于海量数据.缺点:比解法一时间复杂度高. 其他解法: 1.快排,取前