- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏C/C++基础
数组中第 K 大的数
从快排的核心操作中可以看到，如果分界值的位置刚好是 K（升序为从后往前数），那么该分界值为数组中第 K 大的数。如果分界值的位置小于 K，则继续在右子数组中按照相同的方式寻找，反之在左子数组中寻找。 5.实现示例 5.1 C++ // findKthLargest 寻找数组中第 K 大的数。 if (nums.size() - i == k) { return nums[i]; } // 第 K 大的数在右区间。 if len(nums) - i == k { return nums[i] } // 第 K 大的数在右区间。 if len(nums) - i > k { l = i + 1 continue } // 第 K 大的数在左区间。
1.5K10编辑于 2022-09-27 - 来自专栏全栈程序员必看
ACdream 1099 瑶瑶的第K大
瑶瑶的第K大 Time Limit: 10000/5000MS (Java/Others)Memory Limit: 512000/256000KB (Java/Others) SubmitStatisticNext 尴尬了一阵子，机智的瑶瑶就提议：“这样吧，你说N个整数xi，然后在任意说一个数字k，我可以高速地说出这些数字里面第 k 大的数字。” Input 第1行 两个整数N, K以空格隔开； 第2行 有N个整数（可出现相同数字，均为随机生成），相同以空格隔开。 0 < n ≤ 5*10^6 , 0 < k ≤ n 1 ≤ xi ≤ 10^8 Output 输出第 k 大的数字。 Sample Input 5 2 5 4 1 3 1 Sample Output 4 Hint 如2，2，1中三个数字中第一大数字为2，第二大数字也为2，第三大数字为1 。
32520编辑于 2022-07-12 - 来自专栏code人生
查找数组中第K大的元素
) } 上述代码使用快速选择算法来查找第 K 大的元素，其中 quickSelect 函数递归地在左半部分或右半部分查找，直到找到第 K 大的元素。 分治算法示例 使用分治算法查找数组中第 K 大的元素是一种高效的方法，其时间复杂度为 O(n)。 这使得分治算法成为一种高效的查找第 K 大元素的方法。 冒泡排序示例 冒泡排序是一种排序算法，通常不是用来查找第 K 大的元素的最佳选择，因为它的时间复杂度较高。 然而，你可以结合冒泡排序的思想来查找数组中第 K 大的元素。具体方法是对数组进行 K 次冒泡排序，每次冒泡排序将当前最大的元素移动到数组的末尾，然后查找第 K 大的元素。 最后，第 K 大的元素位于数组倒数第 K 个位置。这个算法的时间复杂度是 O(K*n)，其中 n 是数组的长度。虽然不是最高效的算法，但对于小 K 值或小数组来说，是可行的方法。
1.8K20编辑于 2023-10-31 - 来自专栏CSDN旧文
第K短路+严格第K短路
所谓K短路，就是从s到t的第K短的路，第1短就是最短路。 如何求第K短呢？有一种简单的方法是广度优先搜索，记录t出队列的次数，当t第k次出队列时，就是第k短路了。 每个节点最多入队列K次，当t出队列K次时，即找到解。 例：POJ2449 题意：裸的K短路。 queue> using namespace std; const int INF = 0x3f3f3f3f; const int MAX = 1005; int n,m; int start,end,k; return now.f; //严格最短路的判断条件为 cnt[end] == k&&now.f>min(zuiduanlu) if(cnt[now.v] > k) ; if(start == end) k++; dijikastra(end); int result = A_Star(); printf("%d\n"
79120发布于 2020-10-28 - 来自专栏Michael阿明学习之路
算法--排序--寻找数组内第K大的元素
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 * @ ; cin >> N; int arr[N]; generateArr(arr, N); printArr(arr, N); cout << "请输入K：程序将查找第 K大的元素。" ; while(true) { cin >> K; if(K > 0 && K <= N) break; cout ; printArr(arr, N); cout << "第" << K << "大的元素是：" << findkthelem(arr,N,K,0,N-1) << endl; return
93130发布于 2021-02-20 - 来自专栏wym
P3834 【模板】可持久化线段树 1（主席树） （多次查询第k大或第k小）
else t[now].r = update(mid+1,r,t[last].r,p); } return now; } int query(int u,int v,int l,int r,int k) l; // v 左孩子包含点个数减去 u 左孩子包含点的个数 int tmp = t[t[v].l].num - t[t[u].l].num; int mid = (l+r)>>1; if(k< =tmp)return query(t[u].l,t[v].l,l,mid,k); else return query(t[u].r,t[v].r,mid+1,r,k - tmp); } int main +sz+1,a[i]) - b; for(int i=1;i<=n;i++) sum[i] = update(1,sz,sum[i-1],a[i]); while(m--){ int u,v,k; ,k); printf("%d\n",b[ans]); } return 0; }
70310发布于 2019-05-07 - 来自专栏学习成长指南
蓝桥杯---数组里面的第k大的元素（leetcode第215题）题解
1.题目重现 之前是对于数组排序，找出来这个数组里面的最大的或者是最小的元素，但是这个题目是找出来排序之后的这个数组里面的第k大的元素； 2.案例说明 我觉得这个题目上面的解释足够清楚，这个案例也就没什么好说的 ，其实是很容易理解的: 就是给我们传递进来一个数组，我们需要在这个数组里面的这么多个数字里面找到第K大的元素； 3.思路介绍 思路就是数组分为三块，随机的进行基准元素的选择： 其实现在回想起来，这个思路贯穿了始终 ，从我们的最开始的那个颜色的分类问题，就是0,1,2我们是有基准元素的，到后来的这个快速排序算法，再到现在的这个topK问题，也就是最大的第K个元素，实际上我们都是利用的这个数组划分为三块的这个思想； ，我们在这个right,r区间里面去寻找第k大的元素就可以了； 以此类推，如果是在第二块里面的话，因为全部都是等于我们的key，直接返回这个基准元素就可以了； 上面的两个情况都不满足的情况下，这个时候就需要在我们的最左边的那一块里面去找地 k-b-c大的元素； 4.代码分析 下面的这个findKlargest函数就是去寻找我们的数组里面的这个最大的元素 总体来看，就是调用qsort函数，然后我们去实现这个函数，函数里面的数组分三块的时候涉及到了数据元素的交换
24710编辑于 2025-02-25 - 来自专栏机器学习入门
挑战程序竞赛系列（18）：3.1查找第k大的值
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/73649803 挑战程序竞赛系列（18）：3.1查找第k大的值 详细代码可以fork 这种关于查找第k大的二分模式还和我之前遇到的一般二分模式有所区别，可以观察它的while循环结构： while (rt - lf > 1){ long mid = (rt + lf if (check(mid)) rt = mid; else lf = mid; } System.out.println(rt); 嘿，这样就能找到第k 大的值了，神奇。 ，在rt+1的右边也不可能是第m小的值，在rt处能够满足>=m。
41740发布于 2019-05-26 - 来自专栏架构之路
寻找第K元素的八大算法、源码及拓展
一、问题描述 所谓“第（前）k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第（前）k个数的问题。 第K大问题可以是现实问题，譬如竞价排名中的第K个排名，或者多个出价者中的第K大价格等等。 很好理解，利用快排对所有元素进行排序，然后找到第K个元素即可。 解法2： 利用选择排序或交互排序，K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为O(n*k)。 也是初级解法，且很鸡肋。 如果是找第k到第m（0<k<=m<=n)大的数呢？ 解答：如果把问题看做m-k+1个第k大问题，则前面解法均适用。但是对于类似前k大这样的问题，最好使用解法5或者解法7，总体复杂度较低。 比如我们可以返回相关性第10 001大的网页，而不是第9999大的。在这种情况下，算法该如何改进才能更快更有效率呢？网页的数目可能大到一台机器无法容纳得下，这时怎么办呢？ 提示：归并排序？
3K60发布于 2018-03-19 - 来自专栏数据结构与算法
1979 第K个数
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
64480发布于 2018-04-13 - 来自专栏Michael阿明学习之路
找出数组中的第 K 大整数（排序）
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。 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"
1.2K30发布于 2021-09-06 - 来自专栏从小白开始修炼
最长回文子串&最长子串&第K大的数字&atoi
文章目录 最长回文子串 中心扩散法 代码实现 无重复字符的最长子串 数组中的第 k 大的数字 字符串转换整数 (atoi) 最长回文子串 解题思路：中心扩散法 中心扩散法 其实，我们知道，对于回文子串来说 (right-left):count; } return count; } 数组中的第 k 大的数字 解题思路：利用堆的应用，topK问题。 题目是要找数组的第K大的数字，我们利用K个数建成一个小堆（向下调整算法）。 剩下的数N-k个数我们去和堆顶进行比较，因为是要找第K大的数字，如果比堆顶大，我们就把堆顶替换，同时进行向下调整，最终堆顶就是第K大的数。 } for(int j = (k-1-1)/2;j>=0;j--) { AdjustDown(minHeap,k,j); }
42210编辑于 2022-11-15 - 来自专栏小樱的经验随笔
HDU 2639 Bone Collector II(01背包变形【第K大最优解】)
, V <= 1000 , K <= 30)representing the number of bones and the volume of his bag and the K we need. pid=2639 题目大意： 见之前的收集骨头的博客，题意类似，给定背包容量，骨头的个数和每个骨头的价值，这次不是求在背包容量允许的情况下，最多装的价值，而是求在背包容量内，可以装的第k大价值 ，如果没有第k个最大值，那么输出0 输入包括多组样例，第一行输入一个T,样例的个数，接下来每个样例都有三行，第一行包括三个整数，N,V,K,分别代表骨头的个数，背包的容量，我们需要输出的第K 输出第K个最大价值，每个样例输出一行 思路：简单的01背包基础上做，要求的是第K个最大值，那么不用dp[j]=max(dp[j],dp[j-w[i]]+v[i])的状态转移方程，而是将两个值都记录下来， 用for循环走一遍，记录下，容量为1到M的各个最大价值，dp[i][j]表示当背包容量为i时的第j个最大价值，最后只需要输出dp[m][k]即可！
97050发布于 2018-04-08 - 来自专栏InvQ的专栏
第K小数——折半删除
problem 给定两个大小为 m 和 n 的正序（从小到大）数组 nums1 和 nums2。请你找出并返回这两个正序数组的中位数。 solution 3 —— 第K小数 ? ? ? ? ? ? ? ; if (len1 == 0) return nums2[start2 + k - 1]; if (k == 1) return Math.min(nums1[start1 i + 1, end1, nums2, start2, end2, k - (i - start1 + 1)); } } 时间复杂度：每进行一次循环，我们就减少 k/2 个元素 ，所以时间复杂度是 O(log(k)，而 k=(m+n)/2，所以最终的复杂也就是 O(log(m+n）O(log(m+n）。
52940发布于 2020-12-08 - 来自专栏Java
每日刷题（有效括号序列，滑动窗口最大值，最小的K个数，寻找第K大）
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a,b)->{return b-a;}); //创建大小为k的大根堆 maxHeap.offer(input[i]); } } return new ArrayList<>(maxHeap); } } 寻找第k 大 描述 有一个整数数组，请你根据快速排序的思路，找出数组中第 k 大的数。 给定一个整数数组 a ,同时给定它的大小n和要找的 k ，请返回第 k 大的数(包括重复的元素，不用去重)，保证答案存在。 code here return qsort(a,0,n-1,K); } public int qsort(int[] nums,int l,int r,int k)
22110编辑于 2024-11-25 - 来自专栏算法其实很好玩
Day6-线性表-堆-数组中第K大的数
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 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??? less_heap.push(nums[i]); } } return less_heap.top();//堆顶即为第K大的数 } int main(){ vector
87120发布于 2019-07-16 - 来自专栏Michael阿明学习之路
找出第 K 大的异或坐标值（DP）
请你找出 matrix 的所有坐标中第 k 大的值（k 的值从 1 开始计数）。 示例 2： 输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 2 输出：5 解释：坐标 (0,0) 的值是 5 = 5 ，为第 2 大的值。 示例 3： 输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 3 输出：4 解释：坐标 (1,0) 的值是 5 XOR 1 = 4 ，为第 3 大的值。 示例 4： 输入：matrix = [[5,2],[1,6]], k = 4 输出：0 解释：坐标 (1,1) 的值是 5 XOR 2 XOR 1 XOR 6 = 0 ，为第 4 大的值。 取第K大的值，偷懒直接排序做，时间复杂度 O (
56410发布于 2021-02-19 - 来自专栏机器学习入门
挑战程序竞赛系列（19）：3.1最小化第k大的值
https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/73743661 挑战程序竞赛系列（19）：3.1最小化第k大的值 详细代码可以fork 如果最短边数都超过了K，说明在这种mid下是不可能存在这种解的，lb = mid + 1； DIJKSTRA的细节就不再论述了，可以参考http://blog.csdn.net/u014688145/article ; int INF = 1 << 29; void solve() { int N = ni(); int P = ni(); int K while (lb < ub){ int mid = lb + (ub - lb) / 2; if (dijkstra(graph, 0, mid) > K) lb = mid + 1; else ub = mid; } if (dijkstra(graph, 0, lb) <= K) out.println
49120发布于 2019-05-26 - 来自专栏Java
第k个数(c++, java)
第k个数(c++, java) 给定一个长度为 n的整数数列，以及一个整数 k，请用快速选择算法求出数列从小到大排序后的第 k 个数。 输入格式第一行包含两个整数 n 和 k。 输出格式 输出一个整数，表示数列的第 k小数。 数据范围 1≤n≤100000, 1≤k≤n 输入样例： 5 3 2 4 1 5 3 输出样例： 3 提交代码 c++ #include<iostream> using namespace scanf ("%d%d", &n, &k); for (int i = 0; i < n; ++i) scanf ("%d", &q[i]); quick_sort(q, <= j){ return quickSort(a,l,j,k); }else{ return quickSort(a,j+1,r,k);
20000编辑于 2025-01-21 - 来自专栏张伦聪的技术博客
第k个排列
按大小顺序列出所有排列情况，并一一标记，当 n = 3 时, 所有排列如下： "123" "132" "213" "231" "312" "321" 给定 n 和 k，返回第 k 个排列。 给定 k 的范围是[1, n!]。 示例 1: 输入: n = 3, k = 3 输出: "213" 示例 2: 输入: n = 4, k = 9 输出: "2314" 解： class Solution { public static String getPermutation(int n, int k) { LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>(); - 1); } public static String getNextRange(LinkedList<Integer> list, int k) { String
26510编辑于 2022-10-26
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号