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  • 快速选择算法

    对于一个无序的序列,找出其中第k大的数,你会怎么做呢?一个容易想到的做法是,先将原序列按降序排序,再输出第k个元素。这种做法是正确的,只不过在数据范围较大时不太适用,主要是因为排序算法一般选择快排之类的,复杂度是O(nlogn)。那么有没有更优秀的方法呢?是有的,而且思想和快排相似。不妨回忆一下快排的过程,我们在完成一趟排序后,又递归地处理左右子序列,现在我们只是要找第k大的数,那么在确定基准元素的位置后,就可以确定第k大元素所处的位置是在左子序列还是右子序列,或者第k大元素就是基准元素。这样最多只需要去递归处理一个子序列,平均复杂度近似为O(n),不过最坏情况下还是O(n^2)。

     1 void move_mid(int l,int r) {
     2     int m=l+(r-l)/2;
     3     if(a[l]>a[m]) swap(a[l],a[m]);
     4     if(a[m]>a[r]) swap(a[m],a[r]);
     5     if(a[l]<a[m]) swap(a[l],a[m]);
     6 }
     7 int getKth(int l,int r) {
     8     if(l==r) return a[l]; //当区间长度为1,说明该元素就是第k大元素
     9     move_mid(l,r); //三数取中法,简单地优化
    10     int x=a[l],i=l,j=r;
    11     while(i<j) {
    12         while(a[j]<=x&&i<j) --j;
    13         a[i]=a[j];
    14         while(a[i]>=x&&i<j) ++i;
    15         a[j]=a[i];
    16     }
    17     a[i]=x; //快排过程
    18     if(i>k) return getKth(l,i-1); //通过与基准元素位置
    19     if(i<k) return getKth(i+1,r); //确定第k大元素的位置
    20     return x; //若均不满足,则基准元素就是第k大元素
    21 }
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