1 Leetcode703 数据流中第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。 01 题目解析 保存前k个最大的值,每次进来一个元素A,如果元素A比这k个元素中的最小值还要小就踢出去。那么我们如何保存这k个数呢? 维护一个k个元素的小顶堆,优先级从小到大排列,最上面为最小的元素,每次元素过来,就有两种情况。第一种情况小于堆顶,那么就直接淘汰。 3 java版本 ?
数组中的第K个最大元素 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。 ; adjustHeap(arr, 0, i); } } return target; }; 思路 采用大顶堆的数据结构解决问题,大顶堆要求根节点的关键字既大于或等于左子树的关键字值 ,又大于或等于右子树的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作为双亲元素的下标,以k作为左孩子的下标,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作为右孩子的指向下标 ,然后判断双亲值与k指向的孩子的节点值的大小,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,之后将堆中每个作为双亲节点的子树进行调整, 使整个树符合大顶堆的特征,之后进行k次循环,由于是大顶堆且已调整完成将顶堆的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个值,然后调整顶堆符合大顶堆的条件
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二 直接上题 Q:已知一个未排序的数组,求数组中第K大的数 如:array = 【3,2,1,5,6,4】,k = 2,那么结果就是5 三 完整代码及运行结果 冷静分析: 如果你这时候对面试官说 ,把数组排序,再倒着取第k个不就行了,那你一定没考虑到,排序后数组中的数依然可能有重复,这种情况。 所以记住就好:关于第k大,第k小的,前k个,等等,这种问题,甭想,面试官一定想问你的是,堆。 这样遍历结束以后,堆顶就是第k个大的元素了。 2的,最小堆,[5,6] 堆顶元素5,即为第2大的数???
第一种做法,直接排序完了取,时间复杂度O(logn) class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int k) { Arrays.sort(nums); return nums[nums.length - k]; } } 第二种做法,BFPRT算法,时间复杂度O(n) class Solution return tmp; } public static int bfprt(int[] arr,int begin,int end,int i) {//begin到end范围内求第i 小的数 if(begin == end) return arr[begin]; int pivot = medianOfMedians(arr,begin ,end);//中位数作为划分值 int[] pivotRange = partition(arr,begin,end,pivot);//进行划分,返回等于区域 if(i
1,问题简述 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。 2,示例 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 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。 3,题解思路 集合的使用 4,题解程序 import java.util.*; import java.util.stream.Collectors; public class FindKthLargestTest 6,总结 本题使用集合的方式进行解决,主要是熟悉一下java的方式,这里分享一下源码解析的文章吧java之ArrayList源码分析
这次来写一下 LeetCode 的第 703 题,数据流中的第 k 大元素。 题目描述 题目直接从 LeetCode 上截图过来,题目如下: ? 上面的题就是 数据流中的第K大元素 题目的截图,同时 LeetCode 给出了一个类的定义,然后要求实现 数据流中的第K大元素 的完整的算法。 问题分析 这题的思路是先将给的数组进行排序,然后像数组添加元素时进行有序的插入,每次取倒数第 k 个元素即可。 具体做法是在构造函数中将数组进行排序,在 add 函数插入元素的时候,找到元素应该插入的位置进行插入,保持数组的有序性。最后将数组中倒数第 k 个元素返回即可。 我们以上代码 “提交” 以后的截图如下: ? 上面的代码是我第一次能想到的代码,代码的执行时间太长了,可以优化的空间很大。如果有空我去优化了它,我再来分享吧。
题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 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。 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: 维护一个小根堆,把元素添进去,只要堆大小超过了 k值,我们就进行出堆,这样留在最后的就是k个最大数据,其中堆顶就是目前k个最大数据的最小值即我们求的数组中第 k 个最大的元素。 代码: public int findKthLargest(int[] nums, int k) { final PriorityQueue<Integer> minHeap = new
力扣题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 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。 冒泡排序 「冒泡排序」:依次比较两个相邻的元素,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 ,第二轮将第二大值置于倒数第二位置...) ,所以,根据题目求第 k 个最大的元素,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。 基于快速排序的选择方法 我们可以用快速排序来解决这个问题,先对原数组排序,再返回倒数第 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:在分解的过程当中,我们会对子数组进行划分
借鉴快速排序的思想 快速排序代码 def quicksort(nums): l = 0 r = len(nums)-1 _quicksort(nums, l, r) def = [6,2,4,1,2,3,5,2,7] quicksort(nums) print(nums) 借鉴快速排序思想 def findKthLargest(numbers, start, end, k) : if k < 0 or numbers == [] or start < 0 or end >= len(numbers) or k > end: return None low = return partitionOfK(numbers, low+ 1, end, k) elif low > k: return partitionOfK(numbers, start , low- 1, k) else: return numbers[low] numbers = [3,5,6,7,2,-1,9,3] print(sorted(numbers)) print
简介 查找一个序列中的最大/最小值时间复杂度均为 ,而查询一个序列中第 大的数时间复杂度最坏情况下即为排序的最好时间复杂度 只考虑比较排序),但利用快排的 思想也可以达到期望 的时间复杂度 然后判断: 如果枢轴左边小于等于枢轴的序列大小等于 ,则说明第 小的数即为枢轴。 如果枢轴左边小于等于枢轴的序列大小大于 ,则说明第 小的数一定在枢轴左边的序列。 如果枢轴左边小于等于枢轴的序列大小小于 ,则说明第 小的数一定在枢轴右边的序列。 【注】同样,在快排中采用的使划分尽量均衡的方法也可以用到此处,从而尽可能避免出现最坏情况。 3. { return FindKth(mid+1,t,k+(s-mid)-1,cmp); } } // 查找第 k 大的数(随机化版本) template <typename T> } else { return FindKth(gt+1,t,k-(gt-s+1),cmp); } } // 查找第 k 大的数(随机化版本) template <typename
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。 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 说明: 你可以假设 k 总是有效的 ,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。 在真实的面试中遇到过这道题? { sort(nums.begin(),nums.end()); return nums[nums.size()-k]; } };
题目 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。 int add(int val) 将 val 插入数据流 nums 后,返回当前数据流中第 k 大的元素。 k 大元素时,数组中至少有 k 个元素 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream ,也就是第 kk 大的元素。 如果此时优先队列的大小大于 kk,我们需要将优先队列的队头元素弹出,以保证优先队列的大小为 kk 作者:LeetCode-Solution 链接:https://leetcode-cn.com/problems
1979 第K个数 时间限制: 1 s 空间限制: 1000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 给定一个长度为N(0<n<=10000)的序列,保证每一个序列中的数字 a[i]是小于maxlongint的非负整数 ,编程要求求出整个序列中第k大的数字减去第k小的数字的值m,并判断m是否为质数。 (0<k<=n) 输入描述 Input Description 第一行为2个数n,k(含义如上题) 第二行为n个数,表示这个序列 输出描述 Output Description 如果m为质数则 第一行为'YES'(没有引号) 第二行为这个数m 否则 第一行为'NO' 第二行为这个数m Tags 点此展开 sort大法好!
题目 给你一个字符串数组 nums 和一个整数 k 。 nums 中的每个字符串都表示一个不含前导零的整数。 返回 nums 中表示第 k 大整数的字符串。 注意:重复的数字在统计时会视为不同元素考虑。 例如,如果 nums 是 [“1”,“2”,“2”],那么 “2” 是最大的整数,“2” 是第二大的整数,“1” 是第三大的整数。 示例 1: 输入:nums = ["3","6","7","10"], k = 4 输出:"3" 解释: nums 中的数字按非递减顺序排列为 ["3","6","7","10"] 其中第 4 大整数是 "3" 示例 2: 输入:nums = ["2","21","12","1"], k = 3 输出:"2" 解释: nums 中的数字按非递减顺序排列为 ["1","2","12","21"] 其中第 3 大整数是 "2" 示例 3: 输入:nums = ["0","0"], k = 2 输出:"0" 解释: nums 中的数字按非递减顺序排列为 ["0","0"] 其中第 2 大整数是 "0"
1,问题简述 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。 2,示例 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 说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。 { public static void main(String[] args) { int[] nums = {3, 2, 1, 5, 6, 4}; int k 最近的文章排版是不是比以前好太多了,人嘛,总是一步一步在成长,从最开始的文章到现在的文章,自己也在一步一步去做,看在眼里,记在心里。
题目:两个数组A、B,长度分别为m、n,即A(m)、B(n),分别是递增数组。求第K大的数字。 方法一: 简单的办法,使用Merge Sort,首先将两个数组合并,然后在枚举查找。 这个算法的时间复杂度是O(m+n)、空间复杂度也是O(M+n)。 这个方法其实没有考虑到有第K大数为两个相同数字的情况。 2、如果找到的第K大数是x,假如在A的位置是A(x),在B中的位置是B(x),则Ax+Bx-1=k是成立的。 接下来是具体实现逻辑: 1、首先假设K大数在A数组中,首先检查 (m/(m+n))*(k-1),假设其值为A1。 然后检查B中(k+1-(n/(m+n))*(k-1))假设为B1,检查A1、B1是否相等,或者大于B中的第(k+1-(n/(m+n))*(k-1)),并且小于(k+1-(n/(m+n))*(k-1))+
题目 描述 在数组中找到第k大的元素 样例 给出数组 [9,3,2,4,8],第三大的元素是 4 给出数组 [1,2,3,4,5],第一大的元素是 5,第二大的元素是 4,第三大的元素是 3,以此类推 解答 思路 快速排序 返回倒数第k个元素 代码 class Solution { /* * @param k : description of k * @param nums : array of nums * @return: description of return */ public int kthLargestElement(int k, // write your code here quickSort(nums,0, nums.length-1); return nums[nums.length-k]
此题目,需要用到快速排序里的划分数组操作: 快排参考:https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/81516569#t2 先选取一个合适的哨兵( 三数取中法) 将数组分成三部分【小于哨兵的】【哨兵】【大于等于哨兵的】 然后看哨兵的下标+1 == K吗? 所以复杂度为O(n) 代码实现 /** * @description: 寻找第K大的元素 * @author: michael ming * @date: 2019/4/13 13:02 * @ K大的元素。" ; printArr(arr, N); cout << "第" << K << "大的元素是:" << findkthelem(arr,N,K,0,N-1) << endl; return
如下,申请一个临时数组tmp,大小与A[p…r]相同。 两个游标i、j,分别指向A[p…q]、A[q+1…r]的第一个元素。 可得 当 =》 =》 将k值代入上面公式=》 用大O标记法表示: 所以归并排序的时间复杂度是 。 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中的第K大元素。 如,4, 2, 5, 12, 3这样一组数据,第3大元素就是4。 p+1=K,则A[p]就是目标 K>p+1, 则第K大元素在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的数组执行分区操作,遍历n 那我每次取数组中的最小值,将其移动到数组最前,然后在剩下的数组中继续找最小值,以此类推,执行K次,找到的数据不就是第K大元素了吗?
但是你能在乘法表中快速找到第k小的数字吗? 给定高度m 、宽度n 的一张 m * n的乘法表,以及正整数k,你需要返回表中第k 小的数字。 例 1: 输入: m = 3, n = 3, k = 5 输出: 3 解释: 乘法表: 1 2 3 2 4 6 3 6 9 第5小的数字是 3 (1, 2, 2 对于该问题假设我们已经知道了一个数记做target,target的上界为m * n,下界为1,只需统计乘法表中不大于target元素的数目与k相比即可。 随着target值的增长得到的元素数目亦是增长,因此可以使用二分查找的方式。该问题就可以转化为找到元素数目大于等于k的最小target。 给定target统计乘法表中不大于target的元素数目,从乘法表的右上角开始,若当前值大于target,左移;否则加上以当前位置结尾的横向序列长度并下移。
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