我正在寻求设计支持以下算法的帮助：
当我尝试使用哈希来支持O（1）操作时，这个问题在我看来很容易，但后来我回忆起哈希表不支持元素之间的比较，我知道我可以在O中对数组进行排序（n ^ 2）我结束了。启动（M）给定M的唯一自然数初始化数据 O（f（n））f中的结构是一些多项式函数 lookUP（x）给定一个自然数，如果在S中找到x 在O（1）。 find Kth（k）返回O（1）中S中的第k个最大数字。
f（n）作为多项式O（f（n））init有更快的解决方案吗？
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我知道我可以在O（n ^ 2）中对数组进行排序，然后结束。
在O（nlogn）中可以更快地完成排序，其中n是问题的大小。这种算法的一个例子是Quicksort。
数据结构可以是一个数组，您可以使用成本O（nlogn）对其进行排序。然后，您可以将其索引为O（1）时间内最大的第k个元素。
但是，为了搜索任何x，您将不得不使用二进制搜索，这需要花费O（logn）。
但你的元素是独一无二的。所以，您可以使用索引数组，例如，如果您的输入是[1,2,3,5]，那么您的布尔索引数组将是[1,1,1,0,1]，其中0表示输入中不存在该索引中的数字。这样你可以在O（1）时间查找每个x。
但是现在找到最大的第k个元素需要转到第k个索引，检查那个插槽，如果它是空的，那么检查下一个插槽，直到找到1，这意味着这个插槽的编号存在于我们的输入中。这将花费O（m），其中m是在到达第k个索引之后将遇到的空槽的数量，其平均应该很小，并且可以假设为常数，产生O的时间复杂度。 （1）。