要查找一个数组中的第 K 大元素，有多种方法可以实现，其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法，这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。
今天主要来聊两个问题：给一个数组，如何同时求出最大值和最小值，如何同时求出最大值和第二大值？
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 第二天，在另一家公司…… 小灰是吧？请简单介绍一下你自己。 好的，blah blah blah…… 下面考你一道算法题： 给你一个无序数组，要求你找出数组中的第k大元素。 题目是什么意思呢？比如给定的无序数组如下： 如果 k=6，也就是要寻找数组中的第6大元素，这个元素是哪一个呢？ 显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。 让我想想啊…… 对了，我可以先把无序数组排序
显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ......第6大的元素是9。
冒泡排序、插入排序、选择排序这三种排序算法，它们的时间复杂度都是 O(n2)，比较高，适合小规模数据的排序。归并排序和快速排序的时间复杂度为 O(nlogn) 。这两种排序算法适合大规模的数据排序
//设计分治算法求一个数组中的最大元素，并分析时间性能。 //简单的分治问题 //将数组均衡的分为“前” ，“后”两部分 //分别求出这两部分最大值，然后再比较这两个最大值 #include<iostream> using namespace std; extern const int n=6;// 声明 int main() { int a[n]={0,6,1,2,3,5};// 初始化 int mid=n/2; int num_max1=0,num_max2=0; for(int i=0;i<=n/2;
核心思想：将数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别进行排序，再将排序好的两个部分有序合并在一起，这样整个数组有序。全文图示来源于王争的《数据结构和算法之美》
————— 第二天 ————— 题目是什么意思呢？比如给定的无序数组如下： 如果 k=6，也就是要寻找第6大的元素，这个元素是哪一个呢？ 显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ...... 第6大的元素是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。 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k个较大的元素。 接下来遍
显然，数组中第一大的元素是24，第二大的元素是20，第三大的元素是17 ...... 第6大的元素是9。
的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模的数据排序，比上一节讲的那三种排序算法要更常用。
1.方法二中，插入数组A的条件是遍历到的元素“大于”数组A的最小元素，而非”小于”。
王争老师讲过，学习算法不是死记硬背一些源代码或概念，而是学习算法的实现思路、思维、应用场景，从而达到灵活运用。
堆是一种重要的数据结构，为一棵完全二叉树, 底层如果用数组存储数据的话，假设某个元素为序号为i(Java数组从0开始,i为0到n-1), 如果它有左子树，那么左子树的位置是2i+1，如果有右子树，右子树的位置是2i+2，如果有父节点，父节点的位置是(n-1)/2取整。分为最大堆和最小堆，最大堆的任意子树根节点不小于任意子结点，最小堆的根节点不大于任意子结点。所谓堆排序就是利用堆这种数据结构来对数组排序，我们使用的是最大堆。处理的思想和冒泡排序，选择排序非常的类似，一层层封顶，只是最大元素的选取使用了最大堆。最大堆的最大元素一定在第0位置，构建好堆之后，交换0位置元素与顶即可。堆排序为原位排序(空间小), 且最好与最坏运行时间是都是O(nlogn)。而且堆排序还是原地算法（in-place algorithm），是渐进最优的比较排序算法。
两种时间复杂度为O(nlogn)的排序算法，归并排序和快速排序。这两种排序算法适合大规模数据排序，更常用。
冒泡排序的思想是每次将最大的一下一下运到最右边，然后将最右边这个确定下来，再来确定第一大的，再确定第三大……
选择问题（select problem）是指在n个元素的集合中，选出某个元素值大小在集合中处于第k位的元素， 即所谓的求第k小元素问题(kth-smallest)。
主要推送关于对算法的思考以及应用的消息。培养思维能力，注重过程，挖掘背后的原理，刨根问底。本着严谨和准确的态度，目标是撰写实用和启发性的文章，欢迎您的关注。 0 — 回顾 利用了6天时间，细细总结了8个常用排序算法的原理到源码兑现，如果您对排序算法感兴趣或者想了解这些算法用到的思想，比如分治法，递归调用，堆排序等，然后尽量学着将这些思想用到工作的coding中去，请参考之前推送： 冒泡排序到快速排序做的那些优化 直接选择排序到堆排序做的那些改进 直接插入排序到希尔排序做的那些改进 归并排序算法的过程图解
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如果要排序数据序列中下标从 low 到 high 之间的一组数据，我们选择 low 到 high 之间的任意一个数据作为 pivot（分区点），假设对应下标是 pivotIndex。
将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同问题，以便各个击破， 分而治之
在 未排序 的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
欢迎大家关注我的数据结构与算法专栏哈！无论是日后面试还是笔试的，排序在数据结构与算法中有着举足轻重的地位，所以还是决定把数据结构这个专题好好写写，多研究研究！今天和大家一起学习交换类排序——冒泡和快排详解！
import sys print (sys.version) # 3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul 5 2016, 11:41:13) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] 1、交换排序—冒泡排序 通过两两交换，小的先冒出来，大的后冒出来。O(N2)，稳定，排序过程如下： 代码如下： def bubble_sort(num): n = len(num) for i in range(n):
这不，手头的事情忙的差不多的时候，就赶紧来更新文章了，而且给大家准备了福利，想知道福利是啥，先往下看吧。
Heapsort类似于 选择排序我们反复选择最大的项目并将其移动到列表的末尾。主要的区别在于，我们不是扫描整个列表来查找最大的项目，而是将列表转换为最大堆（父节点的值总是大于子节点，反之最小堆）以加快速度。
每一步将一个待排序的记录，插入到前面已经排好序的有序序列中去，直到插完所有元素为止。
今天和大家分享的是我系统学习的第一大类算法：排序算法，以前我在写博客的时候总会说：排序算法是我的初恋，所以我的印象很深。
互联网公司面试，笔试环节或第一面往往都是现场做编程题。很多面试的老铁反映说，败在了编程题上，去不了自己心仪的公司，拿不到想要的待遇。
Python有自己的列表排序方法，就是sorted函数和sort()函数，区别是：sorted函数返回一个有序的序列副本，而sort()函数直接在当前列表进行排序，不创建副本，故sort()函数返回None。一般来说，返回None表示是在 原对象上进行操作，而返回排序的结果则表示创建了一个副本。
排序大的分类可以分为两种：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则称为内排序，如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。 内排序有可以分为以下几类： 1、插入排
比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。
就是把数组中的元素分为三块，0全部在左边，1全部在中间，2全部在右边。 这里要用到三个指针，一个i指针用来遍历，一个left用来存放0区域的最后侧，一个用来存放2区域的最左侧。 那么区间就分成了4个
数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功。无论是人工智能还是其它计算机科学领域，掌握扎实的数据结构和算法知识，往往会助力不少！今天给大家推荐一份不错的数据结构与算法资源。特点是：全代码实现！
今天刚准备更新一道习题的，结果发现有些知识点生疏了不少，今天就更新2个知识点吧。 可以说是非常好的算法 快速排序 简介 快速排序（Quicksort）是对冒泡排序的一种改进。 快速排序由C. A. R. Hoare在1962年提出。它的基本思想是：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。 原理图 在快速排序算法中，使用了分治策略。首先把序列分成两个
身为程序员，十大排序是是所有合格程序员所必备和掌握的，并且热门的算法比如快排、归并排序还可能问的比较细致，对算法性能和复杂度的掌握有要求。bigsai作为一个负责任的Java和数据结构与算法方向的小博主，在这方面肯定不能让读者们有所漏洞。跟着本篇走，带你捋一捋常见的十大排序算法，轻轻松松掌握！
在计算机科学中，分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如二分搜索，排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)......
上一篇文章讲述了几种基础的排序算法，可以回顾一下：Go 语言算法之美—基础排序，这几种算法平均情况下的时间复杂度都是 O(n2)，在大规模数据下是非常低效的，所以它们的应用并不多。
归并排序是通过分治的方式，将待排序集合拆分为多个子集合，对子集合排序后，合并子集合成为较大的子集合，不断合并最终完成整个集合的排序。
快速排序（Quicksort）是一种常用的排序算法，其原理基于分治策略。它的基本思想是选择一个基准元素，通过一趟排序将待排序的元素分割成独立的两部分，其中一部分的所有元素都小于基准，另一部分的所有元素都大于基准，然后对这两部分继续进行排序，直到整个序列有序。
特点：效率低，实现简单 思想：每一趟将待排序序列中最大元素移到最后，剩下的为新的待排序序列，重复上述步骤直到排完所有元素。这只是冒泡排序的一种，当然也可以从后往前排。
排序算法是一种将一组数据按照特定的规则进行排列的方法。排序算法通常用于对数据的处理，使得数据能够更容易地被查找、比较和分析。
快速排序与归并排序一样，也是一种分治的排序算法。与归并排序不同的是，归并排序是先使得局部有序从而整体有序，快速排序首先是整体（切分元素的位置已经确定）有序再去关心局部有序。 快速排序的主要工作都在切分这一过程中。确定一个切分元素，然后从左往右遍历找到一个比切分元素大的元素，同时从右向左遍历找到一个比切分元素小的元素，将两个数进行交换。一旦从左向右移动的坐标与从右向左移动的坐标相遇，就把切分元素放到两组数中间从而使得切分元素左边的元素不大于切分元素，切分元素右边的元素不小于切分元素。然后在切分元素左右分别递归调用切分的过程，就是整个快速排序的过程。
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