但是快速选择算法的最坏时间复杂度仍然为O(n^2),因此在实际应用中,需要选取合适的pivot,以尽可能地避免最坏情况的发生。 在nth_element函数中,使用了快速选择算法来找到第n个元素,然后将其放置在序列的前面。具体使用方法为:nth_element(begin, begin+n, end)。其中,begin是序列的起始迭代器,end是序列的终止...
那么为什么要选择这个函数呢,这就和复杂度有关了,nth_element的空间复杂度为O(1),在数据量大的时候时间复杂度为O(n),数据少的情况最坏为O(n^2),因为函数原理是随机访问,但实际运用过程中,基本都会是O(n)的时间复杂度。所以说是非常迅速的。 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/327/A View Code...
我们是动态开点,所以一颗线段树只会出现2n−12n−1个节点,而每次插入会增加O(nlogn)O(nlogn)个节点,则最坏情况下会有2n−1+O(nlogn)2n−1+O(nlogn)个节点。故空间复杂度为:O(nlogn)O(nlogn)。 在实际运用的时候,ls[],rs[],sum[]等数组都需要开2525倍空间,即MAXN<<5(MAXN为nn的值域)。
nth_element() O(n)复杂度求第k+1⼩元素 函数原型 void nth_element(_RAIter, _RAIter, _RAIter);void nth_element(_RAIter, _RAIter, _RAIter, _Compare);void nth_element(_RandomAccessIterator __first, _RandomAccessIterator __nth,_RandomAccessIterator __last)void nth_element(_RandomAccess...
那么为什么要选择这个函数呢,这就和复杂度有关了,nth_element的空间复杂度为O(1),在数据量大的时候时间复杂度为O(n),数据少的情况最坏为O(n^2),因为函数原理是随机访问,但实际运用过程中,基本都会是O(n)的时间复杂度。所以说是非常迅速的。 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/327/A ...
在强大的STL库中存在一个神奇的函数,那就是nth_element,这个函数主要用来将数组元素中第k小的整数排出来并在数组中就位,随时调用,可谓十分实用。 函数语句:nth_element(数组名,数组名+第k小元素,数组名+元素个数) intmain(){intn,c;scanf("%d%d",&n,&c);for(inti=0;i<n;i++){scanf("%d",&p[i...
真要命,就怕碰见上来就贴一大堆代码的。 有比这还可怕的吗?——有!贴一大堆代码还没注释! 不管了,反正只是觉得代码漂亮,没有想到要解释什么 一段测试代码如下: 1#include<iostream> 2#include<iterator> 3#include<algorithm> 4#include<ctime> 5usingnamespacestd; ...
作用:nth_element作用为求第n大的元素,并把它放在第n位置上,下标是从0開始计数的,也就是说求第0小的元素就是最小的数。 如:a[start,end]元素区间。排序后a[n]就是数列中第n+1大的数(下标从0開始计数)。要注意的是a[start,n), a[n,end]内的大小顺序还不一定。
const int maxn = 1e7+100; struct node { int id,x; bool operator < (const node &b)const { return x>b.x; } }b[maxn]; vector<pair<int,unsigned> >ans; unsigned a[maxn]; unsigned x,y,z,A,B,C; unsigned rng61() {
典型地使用内省选择算法,尽管允许其他拥有适合平均情况复杂度的选择算法。 示例 运行此代码 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <functional> int main() { std::vector<int> v{5, 6, 4, 3, 2, 6, 7, 9, 3}; std::nth_element(v.begin(), v.begin() + v...