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: 遍历数组先取数组的前k个数建立大根堆,继续遍历数组.如果当前值比大根堆最大值小,那么将数组中这个小值替换到堆里...代码: //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,。
题目： 思路： 思路一：直接利用快速排序的方法对数组进行排序，时间复杂度为O(NlogN)，简单便捷，排完序之后便是有序的数组，直接去前K个数出来 思路二：根据一次快排(Partition)的想法，我们知道一次随机快速排序可以确定一个有序的位置...，这个位置的左边都小于这个数，右边都大于这个数，我们如果能找到随机快速排序确定的位置等于k-1的那个位置，那么0-k-1个数就是我们要找的数。...如果Partition确定的位置大于K-1，说明k-1这个位置在它的左边，我们继续在左边进行查找。 缺点： 这种方法的时间复杂度虽然是O(n)，但是找出来的最小的K个数却不是排序过的。...而且这种方法有个限制，就是必须修改给的数组。 思路三：利用大顶堆或小顶堆的思路，就是循环一遍数组，先直接将数组的前K个数直接塞入数组TEMP，构建堆。...然后从第K个数开始循环，先取出TEMP的第k-1个数值（即最大或者最小），进行比较，如果符合条件（即大于或小于），将堆的K-1踢出，将新值放入，重新构建堆。重复以上步骤直至循环结束。
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,。...在随机快速排序算法中，我们先数组中随机选择一个数字，然后调整数组中数字的顺序，使得比选中的数字小的数字都排在它的左边，比选中的数字大的数字都排在它的右边。...构造一个最大堆，最大堆的性质就是堆顶是所有堆中数字的最大值，那么放入k个数字，随后将数字中k个数字之后的数字依次和堆中的最大数字比较（也就是和堆顶数字比较），如果小于他，就把堆顶数字弹出，放入小的数字，...这样遍历一边数组后，得到一个k个数字的最大堆，这个最大堆里存的是最小的k个数。...()); 有的小伙伴会问，为啥最大堆是最小的k个数？
题目 输入整数数组 arr ，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 示例： 输入：arr = [3,2,1], k = 2 输出：[1,2] 或者 [2,1] 条件： 1、0 <=...解答 //利用java自带函数 class Solution { public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) { //整体排序、去最小的...k个数字 Arrays.sort(arr); return Arrays.copyOfRange(arr,0,k); } } 分析 利用java.util 支持的排序算法
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。...解题思路 两种方法： 法1：先对数组排序，然后取出前k个 法2：利用最大堆保存这k个数，每次只和堆顶比，如果比堆顶小，删除堆顶，新数入堆。
题目描述 描述 给定一个长度为 n 的可能有重复值的数组，找出其中不去重的最小的 k 个数。...例如数组元素是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(任意顺序皆可)。...] 说明： 返回最小的4个数即可，返回[1,3,2,4]也可以 解题思路 大小为 K 的最小堆 时间复杂度：O(NlogK) 空间复杂度：O(K) 特别适合处理海量数据 维护一个大小为 K 的最小堆过程如下...在添加一个元素之后，如果大顶堆的大小大于 K，那么将大顶堆的堆顶元素去除，也就是将当前堆中值最大的元素去除，从而使得留在堆中的元素都比被去除的元素来得小。...应该使用大顶堆来维护最小堆，而不能直接创建一个小顶堆并设置一个大小，企图让小顶堆中的元素都是最小元素。
今天继续来学习《剑指Offer》系列的一道经典题目，依旧给出了非常详细的题解和精美的配图与动画。 一、题目描述 输入整数数组 arr ，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 。...这句话隐藏着以下几个意思： 1、找出的这 k 个数并不需要按照顺序排列。 2、如果一开始就知道某个数不在这 k 个数中，完全可以将它丢到一旁。...也就意味着，在排序过程中，我们可以去不断的缩小排序的区间，这里我们借助快速排序的代码，稍微的改动几行就完成了这道题目。...具体操作如下： 1、以当前区间的第一个元素为基准元素 pivot，根据快速排序的操作，将当前区间划分为了三个区间。
最小的k个数 剑指 Offer 40. 最小的k个数 输入整数数组 arr ，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。...数组中的第K个最大元素 一样，同样可以使用排序或者堆来解决，但是它们的时间复杂度分别是 O(n * logn) 和 O(n * logk)，还达不到这道题的极致，我们可以采用前面学的快速排序中分三块区间的思想来优化这道题...数组中的第K个最大元素 不一样的是，这次要求的是最小的 k 个数，也就是说和上次相反，并且返回的是一个数组，但是思路还是一样的！ ...因为这道题要返回的是数组类型，所以我们可以考虑 在原数组上，将前 k 个最小的数放到最左边，然后直接返回即可，所以此时分区完之后 k 也同样是有三种情况，如下所示：（这道题没要求返回数组要有序） 如果...如果 k ≤ a + b 的话： 这种情况就是前 k 个最小的数已经覆盖了第一个全都小于 key 的区间，但是不超过全都等于 key 的区间，又因为 [left + 1, right - 1] 这个区间本质上所有元素都是相等的
和高速排序有点类似，利用高速排序的划分算法， 划分算法见http://blog.csdn.net/buyingfei8888/article/details/8997803 依据int partition
这个不是lintcode里的题目，但是感觉很经典，放在这里。 给定一个数组，在这个数组中找到最大值和最小值。...最近在看一点算法书，看到分治法经典的金块问题，实质就是在一个数组中找到最大值和最小值的问题。 我们用分治法来做，先把数据都分成两两一组，如果是奇数个数据就剩余一个一组。...如果是偶数个数据，就是两两一组，第一组比较大小，分别设置为max和min，第二组来了自己本身内部比较大小，用大的和max进行比较，决定是否更新max，小的同样处理，以此类推。...如果是奇数个数据，就把min和max都设为单个的那个数据，其他的类似上面处理。 书上说可以证明，这个是在数组中（乱序）找最大值和最小值的算法之中，比较次数最少的算法。...瞄了一眼书上的写法，还是很简单的，一遍过。 //这是一中分治法，这是在寻找最大值和最小值比较次数最小的方法。
1，首先定义一个数组； //定义数组并初始化 int[] arr=new int[]{12,20,7,-3,0}; 2，将数组的第一个元素设置为最大值或者最小值； int max=arr[0...];//将数组的第一个元素赋给max int min=arr[0];//将数组的第一个元素赋给min 3，然后对数组进行遍历循环，若循环到的元素比最大值还要大，则将这个元素赋值给最大值；同理，若循环到的元素比最小值还要小...，则将这个元素赋值给最小值； for(int i=1;i的第二个元素开始赋值，依次比较 if(arr[i]>max){//如果arr[i]大于最大值...main(String[] args) { //定义数组并初始化 int[] arr=new int[]{12,20,7,-3,0}; int max=arr[0];//将数组的第一个元素赋给...max int min=arr[0];//将数组的第一个元素赋给min for(int i=1;i的第二个元素开始赋值，依次比较
1，问题简述 输入整数数组 arr ，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。...= [0,1,2,1], k = 1 输出：[0] 限制： 0 <= k <= arr.length <= 10000 0 <= arr[i] <= 10000 3，题解思路 使用排序，队列的方式进行解决...result, 0, k); } return result; } } 5，题解程序图片版 6，总结一下 这道题给出了两个题解思路，两种方式都是比较容易理解的，...这里就没有给出过多的注释说明，队列的特点在之前的文章中多次说明了，就是先进先出，但是对于应用的开发者来说，熟悉队列的特点也是有必要的，这里就简单的说下
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。...queue.offer(input[i]); //存入list list.add(input[i]); //前k个之后的进行比较...（与最大堆了堆顶元素比较） }else{ //如果第i个元素 的顶元素 就把最大堆的顶元素取出，然后重新把这个小的值存入...if(queue.peek() > input[i]) { //删除list中这个最大的元素 list.remove(queue.peek...()); //把较上一个小的存入 list.add(input[i]); //最大堆也更新
本系列是《剑指offer》或leetcode的JavaScript版本。 每期1-2个算法，也有可能是一个类别。 文章包括题目、思路以及代码。...如果您对本期有不同或者更好的见解，请后台留言，喜欢请点个好看，谢谢阅读。 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 1.把前k个数构建一个大顶堆 2.从第k个数开始，和大顶堆的最大值进行比较，若比最大值小，交换两个数的位置，重新构建大顶堆 3.一次遍历之后大顶堆里的数就是整个数据里最小的k个数。...k个值中的最大值小 if (input[i] < input[0]) { [input[i], input[0]] = [input[0], input[i]];
最小的K个数 Desicription 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,。
概要 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,。...否则把数组元素一次输入到最小堆，然后一次删除前k个数并存入结果数组即可。
apply的可以将数组解析为参数列表来解决 var max=Math.max.apply(null,array),这样轻易的可以得到一个数组中最大的一项 这块在调用的时候第一个参数给了一个null,这个是因为没有对象去调用这个方法...,我只需要用这个方法帮我运算,得到返回的结果就行,.所以直接传递了一个null过去 var max=Math.max.apply(null,array) 其实等价于Math.max（array），只是利用了...",").split(","); //转化为一维数组 alert(Math.max.apply(null,ta)); //最大值 alert(Math.min.apply(null,ta));//最小值...var arr1=[1,3,4]; var arr2=[3,4,5]; 如果我们要把 arr2展开，然后一个一个追加到arr1中去，最后让arr1=[1,3,4,3,4,5] arr1.push(...因为这样做会得到[1,3,4,[3,4,5]] 我们只能用一个循环去一个一个的push(当然也可以用arr1.concat(arr2)，但是concat方法并不改变arr1本身) var arrLen
最小的 k 个数[1] 描述 输入整数数组 arr ，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 解题思路 现将传入的数组arr进行排序（任意排序方法皆可，此处采用冒泡）； 新定义一个最终结果的int...型数组resultArr，长度为传入的k； 将排序好的数组的前k个值传入上一步中所定义的数组resultArr中； 返回最终结果数组resultArr； 实现 /** * Created with IntelliJ...最小的k个数 */ import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Forty { public static...最小的k个数: https://leetcode-cn.com/problems/zui-xiao-de-kge-shu-lcof/
import random def getTwoClosestElements(seq): #先进行排序，使得相邻元素最接近 #相差最小的元素必然相邻 seq = sorted(seq)...#无穷大 dif = float('inf') #遍历所有元素，两两比较，比较相邻元素的差值 #使用选择法寻找相差最小的两个元素 for i,v in enumerate(seq[:-1]...): d = abs(v - seq[i+1]) if d < dif: first, second, dif = v, seq[i+1], d #返回相差最小的两个元素
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