求数组中第k个最小数
一、问题描述
给定一个数组,数组中的数据无序,在一个数组中找出其第k个最小的数,例如对于数组x,x = {3,2,1,4,5,6},则其第2个最小的数为2。
二、解题思路
本算法跟快排的思想相似,首先在数组中选取一个数centre作为枢纽,将比centre小的数,放到centre的前面将比centre大的数,放到centre的后面。如果此时centre的位置刚好为k,则centre为第k个最小的数;如果此时centre的位置比k前,则第k个最小数一定在centre后面,递归地在其右边寻找;如果此时centre的位置比k后,则第k个最小数一定在centre后面,递归地在其左边寻找。
注意:centre的位置=其下标值+1,因为数组中的第一个元素的下标为0。
从上面的描述中,我们可以看到这个算法运用了减治的方法求解。减治的思想与分治非常相似,同样是在一次操作中,削减问题的规模,只是分治把每个子问题求解后,要合并每个子问题的解才能得到问题,而减治的方法,却不用合并子问题的解,子问题的解,直接就是原问题的解。举个例子来说,就像快排和二分查找算法,前者是分治,后者是减治。因为快排要等到所有的子数组都排完序,原数组才有序,而二分查找却不用,它每执行一次查找,直接丢弃一半的数组,而不用合并子问题的解。不过也有不少书,把他们都归为分治法。
三、代码实现
考虑到代码的通用性,使用了模板函数,如果看不懂模板函数,则只需要忽略template<typename T>,并把T看作是一个类型即可。代码如下:
- //返回数组中的第k个最小元素的启动函数,注意会破坏原数组
- template<typename T>
- T FindTheKMin(T *x, int x_size, int k);
- //实现查找数组中第K个最小元的功能函数
- template<typename T>
- T TheKMin(T *x, int left, int right, int k);
- template<typename T>
- T FindTheKMin(T *x, int x_size, int k)
- {
- //判断k的值是否过大,即超过数组的大小
- //若是则返回第0个元素,主要是为了防止无效的递归
- if(x_size < k)
- return x[0];
- return TheKMin(x, 0, x_size-1, k);
- }
- template<typename T>
- T TheKMin(T *x, int left, int right, int k)
- {
- //取数组最后一个元素为枢纽
- T centre = x[right];
- int i = left;
- int j = right - 1;
- while(true)
- {
- //从前向后扫描,找到第一个小于枢纽的值,
- //在到达数组末尾前,必定结束循环,因为最后一个值为centre
- while(x[i] < centre)
- ++i;
- //从后向前扫描,此时要检查下标,防止数组越界
- while(j >= left && x[j] > centre)
- --j;
- //如果没有完成一趟交换,则交换
- if(i < j)
- Swap(x[i], x[j]);
- else
- break;
- }
- //把枢纽放在正确的位置
- Swap(x[i], x[right]);
- //如果此时centre的位置刚好为k,则centre为第k个最小的数
- if(i+1 == k)
- return x[i];
- else if(i+1 < k)
- {
- //如果此时centre的位置比k前,递归地在其右边寻找
- TheKMin(x, i+1, right, k);
- }
- else
- {
- //如果此时centre的位置比k后,递归地在其左边寻找
- TheKMin(x, left, i-1, k);
- }
- }
代码说明:
在上面的代码中,我们要注意,TheKMin函数的最后的if-else,这个算法不同于快排,当枢纽不是要找到元素时,它只会选择其中一个方向的子数组继续寻找,而不像快排那样,会在两个方向的子数组中继续。从上面的代码来看,其运行速度应该在使用相同选取枢纽的策略的快排之上,时间复杂度为O(N)。
同时,当K值不合理时,我们只能返回第0个元素,这点有一点的不合理,但是,我不知道该返回一个什么样的合适的值,因为它是泛型的。
其实,这段代码有两个缺陷,第一个,就是在查找时,破坏了数组原来的数据(交换了位置);第二个是,当类型T的复制和构造开销较大时,直接多次交换两个元素,可能会带来相当大。
另一种实现
下面,再来看看另一种实现,算法的思想和策略相同,但是使用了一个跟踪数组track,用来跟踪使用第一种方法下的数据的交换情况,利用跟踪数组的元素交换代替原数组中元素的交换,解决了上面提到的两个问题。它的实现如下:
- //返回数组中的第中个最小元素的下标的启动函数,不破坏原数组
- template<typename T>
- int IndexOfKMin(const T *x, int x_size, int k);
- //实现查找数组中第K个最小元下标的功能函数
- template<typename T>
- int TheKMin(const T *x, int *track, int left, int right, int k);
- template<typename T>
- int IndexOfKMin(const T *x, int x_size, int k)
- {
- //判断k的值是否过大,即超过数组的大小
- //若是则返回下标-1,主要是为了防止无效的递归
- if(x_size < k)
- return -1;
- //创建一个跟踪数组,其内容为原数组中元素的下标,
- //用于记录元素的交换(即代替元素的交换)
- //按顺序以track数组中的数据为下标访问元素,访问顺序与上一方法相同
- int *track = new int[x_size];
- for(int i = 0; i < x_size; ++i) //初始化跟踪数组,其值与下标值相对应
- track[i] = i;
- int i = TheKMin(x, track, 0, x_size-1, k);
- delete []track;
- return i;
- }
- template<typename T>
- int TheKMin(const T *x, int *track, int left, int right, int k)
- {
- //取数组最后一个元素为枢纽
- T centre = x[track[right]];
- int i = left;
- int j = right - 1;
- while(true)
- {
- //从前向后扫描,找到第一个小于枢纽的值,
- //在到达数组末尾前,必定结束循环,因为最后一个值为centre
- //注意此时的数据的下标不是i,而是track[i]
- while(x[track[i]] < centre)
- ++i;
- //从后向前扫描时要检查下标,防止数组越界
- while(j >= left && x[track[j]] > centre)
- --j;
- //如果没有完成一趟交换,则交换,注意,是交换跟踪数组的值
- if(i < j)
- Swap(track[i], track[j]);
- else
- break;
- }
- //把枢纽放在正确的位置
- Swap(track[i], track[right]);
- //如果此时centre的位置刚好为k,则centre为第k个最小的数,
- //返回其在真实数组中的下标,即track[i]
- if(i+1 == k)
- return track[i];
- else if(i+1 < k)
- {
- //如果此时centre的位置比k前,递归地在其右边寻找
- TheKMin(x, track, i+1, right, k);
- }
- else
- {
- //如果此时centre的位置比k后,递归地在其左边寻找
- TheKMin(x, track, left, i-1, k);
- }
- }
代码说明:
从上面的代码,我们可以看出,这个函数是返回数组中的第k个最小元的下标,所以当k不合理时,就可以返回-1来表示这个错误,同时,它使用了一个跟踪数组,track数组中的内容,实质是原数组中数据的一个索引,利用跟踪数组的元素的交换来代替了原数组元素的交换,因为该跟踪数组的数据类型是int,所以其交换速度相当快,从而解决了上面提到的两个问题。
从上面的代码,我们也可以看到,其时间复杂度与前面的实现是一样的,也为O(N),但是,这个实现方法却带来了一定的空间开销,它开辟了一个与原数组元素个数相等的一维数组,用于跟踪原数组中的元素的交换情况。
至于在实际中,要使用哪一种算法,取决于使用者的需要!
求数组中第k个最小数相关推荐
- 线性时间复杂度求数组中第K大数
求数组中第K大的数可以基于快排序思想,步骤如下: 1.随机选择一个支点 2.将比支点大的数,放到数组左边:将比支点小的数放到数组右边:将支点放到中间(属于左部分) 3.设左部分的长度为L, 当K &l ...
- 怎么修改数组中指定元素_求数组中第K大的元素
问题描述 求无序数组int[] nums中第K大的元素. 例如 输入:nums[] = {9,5,8},k = 2 输出:8 输入:nums[] = {3,1,2,4,5,5,6},k = 4 输出: ...
- 求数组中的最大数,最小数。
方法是把数组中的数按2个2个的分成一组,先对比他们俩,然后再对比MAX和MIN.最后再加个判断,如果是奇数,那最后一个数字也要和MAX和MIN判断. using System; using Syste ...
- 求数组中k个数的所有组合
/*** 求数组中 k个元素序列 的所有组合* @param start* @param array* @param length* @param k* @param list* @param use ...
- 算法12--topK求一个数组中第k大的数
求一个数组中第k大的值 解法一: 建立一个k个元素的最大堆,首先将数组中前k个元素放入堆中,此时堆顶元素为第k大的元素,后面继续遍历数组,比较堆顶元素与数组中元素值,当数组中元素小于堆顶元素时,将堆顶 ...
- C语言求一个数组中第k大的数,leetcode | Median of Two Sorted Arrays 寻找2个有序数组中第k大的值...
There are two sorted arrays A and B of size m and n respectively. Find the median of the two sorted ...
- C++求数组中的逆序对
C++求数组中的逆序对. 如果在数组中的两个数字如果前面的一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对.输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数 #include<iostream> ...
- (算法)求数组中数字组合(可多值组合)相加最接近目标数的组合(可能多个)
今天没事,撸一道算法题 题目要求: 给出一个升序排序的可能重复值的数字数组和一个目标值其中目标值大于数组中最小数,求数组中数字组合(可多值组合)相加最接近目标数的组合(可能多个)不考虑空间复杂 ...
- java数组排列组合_java算法题--递归求数组中数字排列组合问题
java算法题–递归求数组中数字排列组合问题 题目:有一个数组{1,2,3},输出数组中数字的所有可能组合: 比如:123.132.213- 解题思路 通过递归不停的交换数组中的两个数(当然,肯定是有 ...
最新文章
- python 线程安全链表_教你用 Python 实现 HashMap 数据结构
- Redis与Memcached的比较
- C:\Users\22981\Desktop (拒绝访问。)
- 机器学习:随机森林RF-OOB袋外错误率
- systemtap PHP,systemtap初体验
- [BZOJ] 1025 [SCOI2009]游戏
- 计算机将会代替老师吗英语范文,英文作文电脑对教育的重要意义
- 配置项目构建完成后文件移动---- Jenkins自动化部署学习笔记(三)
- android netd的工作流程解析
- 工业级路由器和家用路由器的区别_工业级路由器和家用路由器有何区别?
- 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合CBAM
- 《商业分析实践指南》(一)
- 简单c语言实现的成语接龙小游戏
- SCI-HUB的前世今生以及其他下载论文文献的方法
- CentOS 7 关闭 swap 分区
- wdm驱动的学习初步
- SemanticKITTI点云拼接+PCL可视化
- Hey.com:如果你没有观点,你就不值得关注
- #汇编语言字符串的输出(dosbox运行时输出乱码问题解决)
- java-net-php-python-ssm车辆保养管理系统计算机毕业设计程序
热门文章
- 【IOC 控制反转】Android 事件依赖注入 ( 事件依赖注入代码示例 )
- 【计算理论】非确定性有限自动机 ( 计算过程 | 计算树 | 确定可接受字符串 | 设计非确定性有限自动机 | 空字符 )
- springboot的笔记
- 三层架构和MVC一样吗?(区别)
- 软件工程网络15个人作业3——案例分析(201521123029 郑佳明)
- MySQL数据库 高级查询(一)
- 十一.安装Redis
- GMM高斯混合模型学习笔记(EM算法求解)
- C++ 关于方法传值
- Python开发【第十二篇】:DOM