如何从时间复杂度为n+mlgn的n个排序的*命名*向量中提取m个最小元素
从时间复杂度为n+mlgn的n个排序的命名向量中提取m个最小元素的方法可以使用堆排序算法。
堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法，它可以在O(nlogn)的时间复杂度内完成排序。在这个问题中，我们可以利用堆排序的特性来提取m个最小元素。
具体步骤如下：
- 创建一个大小为m的最小堆（Min Heap）数据结构。
- 遍历n个排序的命名向量，将每个元素依次插入最小堆中。
- 如果最小堆的大小超过了m，那么将堆顶元素（即最小元素）删除。
- 遍历完所有的命名向量后，最小堆中剩余的m个元素即为所需的m个最小元素。
堆排序的优势在于它具有稳定的时间复杂度，并且可以在原地进行排序，不需要额外的空间。它适用于大规模数据的排序，特别是当只需要获取最小/最大的几个元素时。
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请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案可能因实际情况而异。
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按递减顺序排序的数组的最大堆运行时间
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现在，我感到困惑，因为这两个定义不符合彼此。哪个定义是正确的？
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为什么我的限制超过了前k个常见问题[LEETCODE]？
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对于Leetcode的前k个常见问题，我有以下代码。
允许的时间限制复杂度小于o(nlogn)，其中n是数组大小
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以下是我在Swift 4中的实现：
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如何使用堆在线性时间内找到数字的中位数？
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堆排序是“分而治之”排序还是优先级队列排序？
另外，冒泡排序适合哪一类排序(除了可怕之外)。
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如何使用时间复杂度优于O(n^2)的STL向量和STL算法进行左连接？
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堆排序可以使用链表和数组来实现。
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使用数组和链表构建堆的时间复杂度是O(nlogn)吗？
删除的时间复杂度是多少？
浏览 2提问于2013-01-29得票数 0
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使用堆在O(N log K)时间内找到顶部K元素
algorithm、heap、heapsort
比方说，如果我有一个清单，其中包括：
lst = [4,0,8,3,1,5,10]
我计划使用堆结构来帮助我检索最大的k个数字，其中k是用户输入。
我知道堆排序是O(N log N)，我们首先用O(N)时间将它们放置在最小/最大堆中，而O(log N)时间用于检索元素。
但我现在面临的问题是，我需要在O(N log K)时间内检索顶级k用户。如果我的k是4，我会：
[10,8,5,4]
作为我的输出。我感到困惑的是，在堆形成的早期阶段，我应该堆整个列表来检索最上面的k元素吗？
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Heapify vs Heap-Sort vs Construct Heap
arrays、sorting、data-structures、binary-tree、heap
我正在学习堆数据结构，并且对标题中提到的堆函数感到非常困惑。
根据我的理解，max heapify的算法看起来非常类似于使用自顶向下的方法构建堆。甚至堆排序类似于堆的自顶向下构造，只是在每次迭代时将第一个元素推送到数组的末尾。
另外，我想知道在这些函数中，我们处理的是实际的二叉树还是数组？或者我们只是用一个数组来表示一个二叉树，然后重新排列它的元素？
浏览 22提问于2021-11-18得票数 0
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有没有办法从列表中获取k个最小元素，而不用在Python中对其进行排序？
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浏览 1提问于2018-07-17得票数 1
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deleteMin和关键操作搜索的有效数据结构
c++、data-structures、heap、stl-algorithm
我有100套A对象，每组对应一个查询点齐，1 <= i <= 100。
class A {
int id;
int distance;
float x;
float y;
}
在我的算法的每一次迭代中，我选择一个查询点Qi，并从相应的集合中提取出具有最小距离值的对象。然后，我必须在所有100个集合中找到这个特定的对象，使用它的id进行搜索，并删除所有这些对象。
如果我对每一组对象使用堆，用MIN(distance)提取对象是很便宜的。但是，我将无法在使用id进行搜索的其他堆中找到相同的对象，因为堆是用距离值组织的。此外，更新堆的开销很大。
我考虑过的
浏览 2提问于2010-11-15得票数 2
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堆排序的时间复杂度
algorithm、sorting、time-complexity、heap、heapsort
我到处读到堆排序的时间复杂性在最坏的情况下是O(nlog(n))。但是，我们在任何地方都看到，在O(nlog(n))中构建堆是一种常见的误解。相反，您可以在O(n)中创建一个堆。因此，考虑到可以在O(n)中创建堆，请看下面的排序算法，并告诉我分析其时间复杂性的错误之处。
将n元素放入堆中(time：O(n))
直到堆是空的，弹出每个元素并将其复制到数组中。(时间：O(n)。为什么？因为以同样的方式，所有元素都可以在O(n)中放入堆中，所以也可以在O(n)中提取所有元素。对吧？)。
总之，复杂性是O(n)+O(n)，也就是O(n)。但是在这里，我们还需要一个额外的O(n)内存。
浏览 0提问于2019-06-24得票数 0
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堆排序:为什么不使用“软堆”来提高性能呢？
sorting、data-structures、heap、heapsort、soft-heap
从维基百科的页面上看，最小值提取似乎只需要恒定的时间，因此使用软堆执行堆排序应该会产生一个摊销的O(n)。即使常数很大，对于非常大的n，这个算法也应该是非常有用的。但我从来没听人提到过这个。人们不使用它有什么原因吗？
谢谢!
浏览 0提问于2013-06-10得票数 7
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从现有数组构造数组
algorithm、heap
给定一个整数数组( A[1...n-1] )，其中N是数组A的长度。构造一个数组B，这样B[i] = min(A[i], A[i+1], ..., A[i+K-1])就可以给出K。阵列B将有N+1元素.
利用最小堆构造k元素的最小堆可以解决这个问题.对于下一个元素，删除第一个元素并插入新元素并进行堆化。
因此，最坏的情况是时间- O( (n+1)*k)+ O(k)空间- O(k)
我们能做得更好吗？
浏览 1提问于2012-06-22得票数 2
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从堆支持的Min优先级队列获取最大值的时间复杂性
java、max、heap
我在网上遇到了一个问题，询问从堆支持的Min优先级队列中获取最大值的平均时间复杂度。
我推断答案是O(n)，因为堆是由数组支持的，迭代数组一次以找到最大值需要进行n比较。
然而，答案是O(nlogn)。有谁能解释一下为什么会这样，为什么我的推理失败？
浏览 6提问于2017-12-11得票数 0
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从数据流中选择前k个(百分比)项的有效算法：
c、algorithm、sorting、optimization
我必须重复地对包含300个随机元素的数组进行排序。但我必须做一种特殊的排序:我需要数组的一个子集中的5%的最小值，然后计算一些值并增加子集。现在再次计算该值，子集也增加了。依此类推，直到子集包含整个数组。
子集从前10个元素开始，在每一步之后增加10个元素。即：
subset-size* k=ceil**子集规模*子集
10 *1(所以只是最小的元素)
20%的速度，1(所以也就是最小的)
30 *2(最小和第二小)
..。
计算值基本上是小于k的所有元素和特殊加权的k最小元素的和。在代码中：
k = ceil(0.05 * subset) -1; // -1 because array in
浏览 1提问于2013-11-18得票数 2
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