第k大元素,2个数组第k小元素

第k大元素,2个数组第k小元素

如果是有序数组，那么求第k大的数就相当简单了，效率为1。 相对较好的算法是数组排序算法，非快速排序，效率为N*lgN，数组从小到小排列，第k个最大的数是为了让数组找到数据流中第K个最大的元素。 。 请注意，这是排序后的第K个最大元素，而不是第K个不同元素。 您的KthLargest类需要一个构造函数，该构造函数接受整数和包含以下内容的整数数组：

1、第k大元素时间复杂度

如果k=6，即找到第6大元素，显然，数组中第一大元素是24，第二大元素是20，第三大元素是17，第六大元素是9。 这是最容易想到的方法。首先设计一个类（class）来从最大到最小的无序数组中查找数据流中的第K大元素。 请注意，这是排序后的第K个最大元素，而不是第K个不同元素。 您的KthLargest类需要一个构造函数，该构造函数接受整数和整数数组，

2、找第k大元素

堆的顶部元素是第k大元素，时间复杂度从原来的O(NlogN)降低到O(Nlog(k))。实现代码如下：classSolution{privatestaticclassMinHeap{//Aheapint[]withafixedsizeofkd很容易想到：在冒泡排序中，第k个最大元素已经排列在第k遍中并且可以提取直接编辑。 那么"省力"的机会呢？ 快速排序思想

3、堆中第k大的元素

(ˉ▽ˉ；) 假设元素数量不多，比如只有几千个，可以先排序，比如用快速排序或者堆排序，平均时间复杂度为O(N*logN)，然后取出第k个，这样总时间复杂度为O(NlogN)+O(k)=O(NlogN)value=rk.searchKthEle(arr,12);//?求最大数系统.out。 println(value);value=rk.searchKthEle(arr,0);//找出最小数System.out.println(value);

4、k 元素

读完本文后，您可以到Likou解决以下问题：215.数组中的第K大元素（中）快速选择算法是一个非常经典的算法，它是快速排序算法的兄弟。 原标题很简单，你输入一个无序数组nums第K大元素：求数组中第k大元素num（数组中元素的位置可以互换）示例：数组[9,3,2,4,8]，第三大元素是4数组[1,2,3,4,5]，第一大元素是5，第二大元素