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深入第K大數(shù)問題以及算法概要的詳解

2020-01-26 16:08:51
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供稿:網(wǎng)友

解法1: 我們可以對這個亂序數(shù)組按照從大到小先行排序,然后取出前k大,總的時間復(fù)雜度為O(n*logn + k)。

解法2: 利用選擇排序或交互排序,K次選擇后即可得到第k大的數(shù)。總的時間復(fù)雜度為O(n*k)

解法3: 利用快速排序的思想,從數(shù)組S中隨機找出一個元素X,把數(shù)組分為兩部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X。這時有兩種情況:
1. Sa中元素的個數(shù)小于k,則Sb中的第k-|Sa|個元素即為第k大數(shù);
2. Sa中元素的個數(shù)大于等于k,則返回Sa中的第k大數(shù)。時間復(fù)雜度近似為O(n)

解法4: 二分[Smin,Smax]查找結(jié)果X,統(tǒng)計X在數(shù)組中出現(xiàn),且整個數(shù)組中比X大的數(shù)目為k-1的數(shù)即為第k大數(shù)。時間復(fù)雜度平均情況為O(n*logn)

解法5:用O(4*n)的方法對原數(shù)組建最大堆,然后pop出k次即可。時間復(fù)雜度為O(4*n + k*logn)

解法6:維護一個k大小的最小堆,對于數(shù)組中的每一個元素判斷與堆頂?shù)拇笮。舳秧斴^大,則不管,否則,彈出堆頂,將當(dāng)前值插入到堆中。時間復(fù)雜度O(n * logk)

解法7:利用hash保存數(shù)組中元素Si出現(xiàn)的次數(shù),利用計數(shù)排序的思想,線性從大到小掃描過程中,前面有k-1個數(shù)則為第k大數(shù),平均情況下時間復(fù)雜度O(n)

 

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