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230. 二叉搜索树K元素

给定一二叉搜索树,编写一函数 kthSmallest 来查找其中 k 最小元素。 说明: 你可以假设 k 总是有效,1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数。...并且你需要频繁地查找 k值,你将如何优化 kthSmallest 函数?...解:什么是二叉搜索树BST:二叉查找树(Binary Search Tree),(又:二叉搜索树,二叉排序树)它或者是一棵空树,或者是具有下列性质二叉树: 若它左子树不空,则左子树上所有结点值均小于它根结点值...二叉搜索树按照序遍历顺序打印出来正好就是排序好顺序。所以,按照序遍历顺序找到k结点就是结果。 /** * Definition for a binary tree node....//所以,按照序遍历顺序找到k结点就是结果。

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图解LeetCode——230. 二叉搜索树K元素

一、题目 给定一二叉搜索树根节点 root ,和一整数 k ,请你设计一算法查找其中 k 最小元素(从 1 开始计数)。...], k = 3 【输出】3 提示: 树节点数为 n 1 <= k <= n <= 10^4 0 <= Node.val <= 10^4 三、解题思路 根据题目描述,我们要在题目给定二叉搜索树寻找...; 所以,我们可以采用序遍历方式,因为 序遍历 + 二叉搜索树,最终输出就是一递增元素集合。...为了统计出当前元素K元素,我们需要创建一全局计数器count,只有当count等于k之后,那么就表示我们已经找到了K元素了。...那么如果我们找到了K元素了之后,如果让后续遍历可以快速结束呢,我们还可以通过创建一全局变量result,默认值为-1,当我们找到了K元素之后,将该节点值赋值给result,那么在后续遍历过程

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图解LeetCode——230. 二叉搜索树K元素

一、题目 给定一二叉搜索树根节点 root ,和一整数 k ,请你设计一算法查找其中 k 最小元素(从 1 开始计数)。...,1], k = 3 【输出】3 提示: 树节点数为 n 1 <= k <= n <= 10^4 0 <= Node.val <= 10^4 三、解题思路 根据题目描述,我们要在题目给定二叉搜索树寻找...; 所以,我们可以采用序遍历方式,因为 序遍历 + 二叉搜索树,最终输出就是一递增元素集合。...为了统计出当前元素K元素,我们需要创建一全局计数器count,只有当count等于k之后,那么就表示我们已经找到了K元素了。...那么如果我们找到了K元素了之后,如果让后续遍历可以快速结束呢,我们还可以通过创建一全局变量result,默认值为-1,当我们找到了K元素之后,将该节点值赋值给result,那么在后续遍历过程

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LeetCode 230.二叉搜索树K元素 - JavaScript

题目描述:给定一二叉搜索树,编写一函数 kthSmallest 来查找其中 k 最小元素。 说明:你可以假设 k 总是有效,1 ≤ k ≤ 二叉搜索树元素个数。...解法:利用 BST 性质 根据二叉搜索树(BST性质:节点权重大于左节点权重,大于右节点权重。因此,对 BST 进行序遍历,就是按从小到大顺序访问树元素。...解题关键是:在序遍历过程中使用一变量来记录当前节点被访问次序。...代码如下: // ac地址:https://leetcode-cn.com/problems/kth-smallest-element-in-a-bst/ // 原文地址:https://xxoo521....com/2020-03-05-kth-smallest-element-in-a-bst/ /** * @param {TreeNode} root * @param {number} k *

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数组K最大元素

数组K最大元素 在未排序数组中找到k最大元素。请注意,你需要找是数组排序后k最大元素,而不是k不同元素。...if(k+1 < n && arr[k] < arr[k+1]) ++k; if(parent < arr[k]){ [arr[i], arr[k...,又大于或等于右子树关键字值并且为完全二叉树,首先定义adjustHeap函数左调整堆使用,首先以i作为双亲元素下标,以k作为左孩子下标,当右孩子存在时判断右孩子是否大于左孩子,大于左孩子则将k作为右孩子指向下标...,然后判断双亲值与k指向孩子节点值大小,如果孩子值大于双亲值则交换,并且以k作为双亲节点沿着路径继续向下调整,否则就结束本次循环,然后定义n作为数组长度,之后将堆每个作为双亲节点子树进行调整,...使整个树符合大顶堆特征,之后进行k次循环,由于是大顶堆且已调整完成将顶堆顶值也就是最大值取出赋值给target,之后判断是否需要进一步调整,如果需要则交换顶端值与最后一值,然后调整顶堆符合大顶堆条件

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leetcode:数组K最大元素

数组K最大元素 难度中等1787 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 **k** 最大元素。...请注意,你需要找是数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 算法解决此问题。...<= 105 -104 <= nums[i] <= 104 ---- 这道题有多种解法 思路一: 先将这个数组进行排序,然后返回k元素下标即可。...: 运用优先级队列,将数组元素放到优先级队列中排序,默认为大堆,然后进行 k - 1次 pop 掉队头位置,最后 k 个大数字就在对头位置了!...,默认为大堆 priority_queue p(nums.begin(), nums.end()); //将队列k-1最大元素pop掉

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LeetCode,数组K最大元素

力扣题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。 请注意,你需要找是数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...冒泡排序 「冒泡排序」:依次比较两相邻元素,如果是逆序(从小到大)(a[j]>a[j+1]),则将其交换,最终达到有序化; 冒泡排序,每一轮排序都会将最大值排列出来(第一轮将第一大值置于倒数第一位置...,所以,根据题目求 k 最大元素,我们只需轮询K次即可。 最后返回 [数组长度-K] 下标的值即为所求。...基于快速排序选择方法 我们可以用快速排序来解决这个问题,先对原数组排序,再返回倒数 k 个位置,这样平均时间复杂度是 O(nlogn),我们可以改进快速排序算法来解决这个问题:在分解过程当中,我们会对子数组进行划分...直观地理解如果每次规模为 n 问题我们都划分成 1 和 n−1,每次递归时候又向 n−1 集合递归,这种情况是最坏,时间代价是 O(n ^ 2)。

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数组K最大元素

题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。 请注意,你需要找是数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 提示: 1 <= k <= nums.length...<= 104 -104 <= nums[i] <= 104 Related Topics 数组 分治 快速选择 排序 堆(优先队列) 1361 0 思路: 维护一小根堆,把元素添进去,只要堆大小超过了...k值,我们就进行出堆,这样留在最后就是k最大数据,其中堆顶就是目前k最大数据最小值即我们求数组 k 最大元素。...代码: public int findKthLargest(int[] nums, int k) { final PriorityQueue minHeap = new

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有序矩阵K元素

问题描述: 给定一 n x n 矩阵,其中每行和每列元素均按升序排序,找到矩阵 k元素。 请注意,它是排序后 k元素,而不是 k 不同元素。...提示: 你可以假设 k 值永远是有效,1 ≤ k ≤ n2 。...解决方案 归并排序 利用其每一行都是递增这一特性,我们可以知道当前最小元素一定在所有行第一元素之中,因此一做法为每次从每一行第一元素中找到最小元素删除他,如此进行k次,k次删除元素即为所求...因此我们想到可以使用一小根堆来优化找最小过程,堆初值为将第一列元素存进去,每次从堆中弹出一元素,弹出是哪一行就把那行当前位置元素存入堆。...时间复杂度为O(log(max- min)* N),其中max为矩阵最大值,min为矩阵最小值,N为矩阵边长。

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查找数组K元素

要查找一数组 K元素,有多种方法可以实现,其中常用方法是使用分治算法或快速选择算法,这两种方法时间复杂度到时候O(n)。...这个过程会反复进行,直到找到 K元素或确定它在左侧或右侧子数组。4.合并(Combine):合并步骤通常不需要执行,因为在递归过程,只需继续查找左侧或右侧子数组 K元素。...5.基本情况(Base Case):递归终止条件通常是当子数组只包含一元素时,即找到了 K元素。...下面是一示例 Go 代码,实现了查找数组 K元素分治算法: package main import "fmt" func findKthLargest(nums []int, k int...然而,你可以结合冒泡排序思想来查找数组 K元素。具体方法是对数组进行 K 次冒泡排序,每次冒泡排序将当前最大元素移动到数组末尾,然后查找 K元素

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LeetCode-215-数组K最大元素

# LeetCode-215-数组K最大元素 在未排序数组中找到 k 最大元素。请注意,你需要找是数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...,一次遍历就能完成数组从大到小构建 寻找排序之后k最大元素,也就是寻找大顶堆正序k元素 之后一直弹出到k-1为止,下一位置就是k最大元素 方法2、暴力破解: 排序之后,倒置一下,...简便起见,注意到 k 最大元素也就是 N - k 最小元素,因此可以用 k 小算法来解决本问题。 首先,我们选择一枢轴,并在线性时间内定义其在排序数组位置。...而在这里,由于知道要找 N - k元素在哪部分,我们不需要对两部分都做处理。 最终算法十分直接了当 : 随机选择一枢轴。 使用划分算法将枢轴放在数组合适位置 pos。...; // k最大元素,也就是N-k最小元素 return quickselect(0, size - 1, size - k); } }

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快排查找数组K最大元素

合并过程,若A[p…q]和A[q+1…r]之间有值相同元素,则可像伪代码那样,先把A[p…q]元素放入tmp数组。这就保证值相同元素,在合并前后先后顺序不变。...申请两临时数组X、Y,遍历A[p…r]: 将<pivot元素拷贝到X >pivot元素都拷贝到Y 最后将X、Y数据顺序拷贝到A[p…r] 但若按照此思路,partition()需很多额外内存空间...解答 快排核心思想就是分治和分区,可利用分区思想:O(n)时间复杂度内求无序数组K元素。 如,4, 2, 5, 12, 3这样一组数据,3大元素就是4。...p+1=K,则A[p]就是目标 K>p+1, 则K元素在A[p+1…n-1] 再继续同样思路递归查找A[p+1…n-1] 时间复杂度分析 第一次分区查找,需对大小为n数组执行分区操作,遍历n...那我每次取数组最小值,将其移动到数组最前,然后在剩下数组中继续找最小值,以此类推,执行K次,找到数据不就是K元素了吗?

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