int x = n-k; //开始快排 int r = n-1; int l = 0; for(;;){ //表示选了一次 需要这个返回下标 int c = partition(nums,l,r); if(c == x) return nums[x]; else{//有个区间缩小的比较 if(c > x){ r = c-1; }else{ l = c+1; } } } } //等于加了个范围 只管[l,r]...
classSolution{publicintfindKthLargest(int[] nums,intk){//按照正序来 diintn=nums.length;intx=n-k;//开始快排intr=n-1;intl=0;for(;;){//表示选了一次 需要这个返回下标intc=partition(nums,l,r);if(c == x)returnnums[x];else{//有个区间缩小的比较if(c > x){ r = c-1; }else{ l ...
可以理解成乘上了一个浮动的常数。 之前我们分析快排的时候曾经得出过结论,如果原始数组是逆序的,那么快排的复杂度会退化到。我们当前的快速选择算法和快排算法几乎如出一辙,整个的思路是一样的,也就是说,在数组是逆序的情况下同样会遇到复杂度升级的问题。不过好在这个问题并不是不可解的,我们下面就来分析一下关...
先来复习下快排: int partition(vector<int>& input, int start, int end) { int value = input[start], lo = start, hi = end; // 将input中大于value的值放在左边 // 将input中小于value的值放在右边 while (lo < hi) { // 基准值选左边,指针移动一定是右边先动的 while (lo < hi && input...
{74intnCounterA =0;//代表小顶堆胜出次数75intnCounterB =0;//代表快排胜出次数76intnCounterC =0;//平手77for(intt =750; t<=770;++t)//t是随机种子,保证每次待排序列表里是新的随机数78{79default_random_engine e;80e.seed(t);8182intnTotal =10000;//总共有多少个数83intnTopK =100;//...
Quick Select [1]脱胎于快排（Quick Sort），两个算法的作者都是Hoare，并且思想也⾮常接近：选取⼀个基准元素pivot，将数组切分（partition）为两个⼦数组，⽐pivot⼤的扔左⼦数组，⽐pivot⼩的扔右⼦数组，然后递推地切分⼦数组。Quick Select不同于Quick Sort的是其没有对每个⼦数组做切分，...
1, 2, 4, \cdots, n \\ 这个等比数列的长度是log_2n,我们套用等比数列求和公式: \displaystyle S=\frac{a_1(1-q^n)}{1-q}=\frac{1(1-2n)}{1-2}\approx 2n \\ 也就是说虽然它的形式看起来和快排很接近,但是由于我们在遍历的过程当中,每次都会缩小遍历的范围,所以整体的复杂度控制在了O(n)...
{//设置左右两个指针,分别指向数组的第一个元素和最后一个元素int begin=left;int end=right;int tmp=a[right];//我们选择数组最后一个元素作为基准值while(begin<end)//快排的核心代码(具体的算法思想自行搜索){while(begin<end&&a[begin]>=tmp){begin++;}while(begin<end&&a[end]<=tmp){end--;}if(...
我们首先要明白什么是三路快排,什么是topk问题。 三路快排: 思想: 三路快排就是数组分3块,三个指针,先随机取一个基准值key,然后将数组划分为3个部分: 【小于key】【等于key】【大于key】 此时key的值的位置就确定了,然后再递归遍历小于key部分,和大于key的部分。
典型的Top K算法找出一个数组里面 前K个最大数 Top K 算法详解 应用场景：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记 录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是 1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，...