博客
关于我
微软高频面试模拟题: 数组中第K大的元素:快速选择算法
阅读量:230 次
发布时间:2019-03-01

本文共 410 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

快速找到第k大的数的算法

在这个问题中,我们需要找到数组中的第k大的数。传统的方法是使用快速排序来减少复杂度,这种方法的时间复杂度为O(n),因为它大约只需要常数次操作就能找到答案。

思路如下:首先选取数组中的第一个数作为基准,然后通过一次快速排序操作将其放到正确的位置。如果这个基准正好是距离右端点的第k个数,那么它就是我们要找的数。如果它距离右端点的位置比k大,则说明要找的数在基准的右边;如果距离右端点的位置比k小,则说明要找的数在基准的左边。

具体来说,我们通过递归的方式对数组进行操作。首先确定基准的位置,然后根据基准的位置和数组的长度来决定下一步的查找方向。这种方法的核心在于每次操作都尽可能地减少需要检查的范围,从而快速缩小搜索范围。

这种方法的时间复杂度为O(n),因为它每次操作都能大幅减少问题规模,避免了传统的O(n^2)复杂度。这种递归的方式类似于快速排序,其核心思想是通过分治策略来高效解决问题。

转载地址:http://ojqv.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
查看>>
nump模块
查看>>
Nutch + solr 这个配合不错哦
查看>>
NuttX 构建系统
查看>>
NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
查看>>
NutzCodeInsight 2.0.7 发布,为 nutz-sqltpl 提供友好的 ide 支持
查看>>
NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
查看>>
NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
查看>>
Nuxt Time 使用指南
查看>>
NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
查看>>
NVDIMM原理与应用之四:基于pstore 和 ramoops保存Kernel panic日志
查看>>
NVelocity标签使用详解
查看>>
NVelocity标签设置缓存的解决方案
查看>>
Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
查看>>
NVIDIA GPU 的状态信息输出,由 `nvidia-smi` 命令生成
查看>>
nvidia 各种卡
查看>>
NVIDIA-cuda-cudnn下载地址
查看>>
nvidia-htop 使用教程
查看>>
nvidia-smi 参数详解
查看>>
Nvidia驱动失效,采用官方的方法重装更快
查看>>