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寻找K大数的各种方法

发布时间:2020-12-14 04:00:36 所属栏目:大数据 来源:网络整理
导读:二分搜索 K 大数 1.?设数组中元素的个数为 N ,则首先对数组中的元素排序,其时间复杂度为 O(NlogN) 然后从后往前数 K 个就行了。 其时间复杂度为 O(NlogN+K)=O(NlogN) 2.?采用选择排序, O(N*K) 3.?采用快速排序的思想来处理 K 大数的问题,随机取出一个数

二分搜索K大数

1.?设数组中元素的个数为N,则首先对数组中的元素排序,其时间复杂度为O(NlogN)

然后从后往前数K个就行了。

其时间复杂度为O(NlogN+K)=O(NlogN)

2.?采用选择排序,O(N*K)

3.?采用快速排序的思想来处理K大数的问题,随机取出一个数字a,用a将数组分成两部分b1,b2。其中b1的数字都比a大,b2的数字都比a小。

aindex==N-k,则返回

aindex<N-k,则需要在b2中找第k大数即

aindex>N-k,则需要在b1中找第index-(n-k)个数就行了

4.?采用二分搜索求解第k大数

???过滤数组1.5N-2遍,找到数组的最大值Vmax和最小值.Vmin

??取delta,使得delta小于数组中两两元素间隔的最小值。

???对其进行二分搜索

??While(Vmax-Vmin<delta)
??{

Mid=Vmin+(Vmax-Vmin)/2;

If(FindArr(arr,N,Mid)>=k)
{//Mid偏小

Vmin=Mid;

}

Else

Vmax=Mid;

??}

二分搜索时间复杂度为O(NlogN)

5.?最小堆找k大数

???其时间复杂度为O(N*logK)

???该方案的优点在于不用一次性的将所有的数据都加载到内存中去。

6.? 利用基数排序O(N)

? ?该方案快,但是其缺点在于浪费内存,对数据有要求

(编辑:李大同)

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