所以我得到一个N个不同整数的(未排序的)数组A,我试图实现一个分而治之的算法来找到数组中的第K个最小元素(K≤N)(即它将是如果K = 1则整体最小。该算法返回数组中第K个最小元素的值。我需要它在平均情况下在O(N)时间内运行。有人能给我一些提示吗?
答案 0 :(得分:13)
现在那种咆哮已经不在了......
传统上,我们考虑循环数组一次的算法,并根据第一个结果以不同方式循环,并重复直到我们遇到某些条件,为O(n ^ 2)。符合此条件的内容包括选择排序,插入排序和冒泡排序。
但它不一定是。如果我们可以正确地将数组划分为段并证明这些段的大小,我们可以将它保持在低位。
而且,对于大多数分而治之的算法,我们可以从中间开始。
Let A be an array of size N with N distinct elements in it.
Let M be the element that resides at A[N/2]
Let A-large be an array of all elements greater than M.
Let A-small be an array of all elements less than M.
我们对A-small和A large有什么了解?它们的大小相同吗?也许,但可能不是。
size(A-small) > k
?还是< k
?
如果size(A-small) == k - 1
,那不会使M成为第k个最小元素吗?
我们可以做些什么来为k创建一个新值并在这里做一些复发吗?
我不打算为你完成这个,因为应该有足够的东西来咀嚼。这些是您需要问自己的问题。 @templatetypedef在正确的轨道上是100%,这只是扩展它。
如果您还有其他问题,请向他们询问,但这里应该有足够的帮助您解决问题而不会让您失去精神锻炼。
答案 1 :(得分:8)
作为提示,请考虑快速排序分区步骤的工作原理。它将输入分开,使枢轴位于最终位置,最小元素位于左侧,较大元素位于右侧。有了这些信息,并且知道你想要找到什么索引,你能想到一种递归找到第k个元素的方法吗?
答案 2 :(得分:0)
计算另一个数组中数组中每个整数的出现次数。
答案 3 :(得分:0)
对于这样的经典问题,维基百科非常有效...... 见Selection algorithm on wikipedia
答案 4 :(得分:0)
尝试搜索选择算法或选择排序算法
答案 5 :(得分:0)
import java.util.Scanner;
public class JavaApplication1 {
public static int findpivot(int a,int b,int c){
//System.out.println("x");
if(a > b){
if(c > a){
return a;
}
else if(c > b){
return c;
}
else{
return b;
}
}
else{
if(c > b){
return b;
}
else if(c > a){
return c;
}
else{
return a;
}
}
}
public static void find(int arr[],int l,int r,int target){
//System.out.println(1);
if(l >= r){
return;
}
int mid = (l+r)/2;
// System.out.println(1);
int pivot = findpivot(arr[mid],arr[l],arr[r]);
int i = l;
int j = r;
while(i<=j){
while(arr[i] < pivot)i++;
while(arr[j] > pivot)j--;
if(i<=j){
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;//
i++;
j--;
}
}
if(target <= (i-1)){
find(arr,0,i-1,target);
}
else{
find(arr,i,r,target);
}
}
public static void main(String args[]){
Scanner sc = new Scanner(System.in);
int t = sc.nextInt();
while(t-->0){
int n = sc.nextInt();
int arr[] = new int[n];
for(int i = 0;i<n;i++){
arr[i] = sc.nextInt();
}
int k = sc.nextInt();
find(arr,0,n-1,k-1);
System.out.println(arr[k-1]);
}
}
}
时间复杂度几乎是O(N)。
答案 6 :(得分:0)
这是我的代码。这是一个O(n)解决方案。我在网上找不到任何不错的东西,因此决定在此发布。希望对您有所帮助。
def Smallest(arr, k):
# # The brute force method
# if(len(arr)<k):
# return 0
# diff = []
# for i in range(len(arr)):
# for j in range(i+1, len(arr)):
# diff.append(abs(arr[i]-arr[j]))
# sortedDiff = sorted(diff)
# print(diff)
# print(sortedDiff)
# return sortedDiff[k-1]
#Efficient method
if(len(arr)<k):
return 0
# (i, j, minDiff, count) = (0, 1, arr[1]-arr[0], 0)
(i, j, minDiff) = (0, 1, [])
while(i < len(arr)):
if(j>len(arr)-1):
i+=1
if(i==len(arr)-1):
break
j=i+1
else:
minDiff.append(abs(arr[i]-arr[j]))
j+=1
# print(minDiff)
(minElement, count) = (minDiff[0], 0)
for i in range(len(minDiff)):
if(count<k):
minElement = minDiff[i]
count+=1
# print(minElement, count)
if(count==k):
return minElement
else:
continue
else:
# print("This part is being hit")
continue