我有一个尺寸为N×N的2D阵列（实际上是图像）。我需要找到阵列中M个最大值的索引（M 我对数组进行完全传递很好（即O（N ^ 2）很好）。任何人都有一个很好的算法，尽可能有效地做到这一点？
答案 0 :(得分：7)
Selection正在排序严峻的姐姐（连续十次重复）。选择算法比排序算法知之甚少，但仍然有用。
这里你不能比O（N ^ 2）（在N中）做得更好，因为没有任何东西表明你不能访问数组的每个元素。
一个好方法是保持由M个最大元素组成的priority queue。这使得O（N x N x log M）。
您遍历数组，随时将对（元素，索引）排入队列。队列保持其元素按第一个组件排序。
一旦队列中有M个元素，而不是现在将你排队：
如果M更大，则最好对数组进行排序。
注意： @Andy Finkenstadt提出了一个很好的观点（在你的问题的评论中）：你肯定应该在“数据位置的方向”遍历你的数组：确保你连续读取内存
此外，这是可以简单地并行化的，唯一不可并行化的部分是在加入子进程时合并队列。
答案 1 :(得分：0)
您可以将数组复制到单个维度的元组数组（值，原始X，原始Y），并在（O（n）时间）内构建基本堆，前提是您将堆实现为数组。
然后你可以在O（M lg n）时间内检索M个最大元组，并从元组中引用它们的原始x和y。
答案 2 :(得分：0)
如果要打算输入数组的副本以进行排序，那么这比直接走完整个事物来挑选数字更糟糕。
所以问题是你的M有多大？如果它很小，您可以将结果（即具有2D索引和值的结构）存储在简单数组或向量中。这样可以最大限度地减少堆操作，但是当你发现一个比你的向量更大的值时，你将不得不改变它。
如果您希望M变得非常大，那么您可能需要更好的数据结构，如二叉树（std :: set）或使用sorted std :: deque。 std :: set将减少元素必须在内存中移位的次数，而如果你使用std :: deque，它会做一些移动，但它会减少你必须显着去堆的次数，可能会给你更好的表现。
答案 3 :(得分：0)
你的问题没有以任何有趣的方式使用2维，更容易在二维数组中包含等效问题。
有两种主要方法可以解决这个问题：
Mantain一组M个最大元素，并遍历数组。 （使用堆允许您有效地执行此操作）。
这很简单，在您的情况下可能更好（M＆lt;＆lt; N）
使用选择，（以下算法是quicksort的改编版）：
这对于大M的情况很有用。如果你想避免最坏的情况（同样的快速排序），那么看看更高级的算法，（比如中位选择的中位数）
答案 4 :(得分：0)
您从阵列中搜索最大值的次数是多少？ 如果您只搜索一次，那么只需扫描它，保留M个最大值。
如果您多次执行此操作，只需将值插入到排序列表中（最好将其作为平衡树实现）。