在一大堆数中求其前k大或前k小的问题
最坏时间复杂度为O(n)。
1.可以将数组排序,然后取出第k小的数 O(nlogn)
2.维护一个k大小的堆 O(nlogk)
public static class MinHeapComparator implements Comparator<Integer> { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o1 - o2; } } /** * 维护一个小根堆,每次都是从小根堆取值 * @param arrays * @param k * @return */ public static int[] smallOfKByHeap(int[] arrays, int k) { if (k == 0 || arrays == null || arrays.length == 0) return null; PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>( new MinHeapComparator() ); for(int i = 0; i < arrays.length; i++){ queue.add( arrays[i] ); } int[] res = new int[k]; for(int i = 0; i < k; i++){ res[i] = queue.poll(); } return res; }
3.一种比较简单的方法:采用荷兰国旗的partition解法,随机(int random = (int)(Math.random() * (right - left + 1)) + left)选取一个数num,进行partition,然后看k在三个区域的哪一部分,在=num区域,则直接返回,若在另外两个区域,则只求解其中的一半即可,依然采取如下的策略 长期期望 O(N) 取决于每次选取的num的位置
public static int smallOfKByPartition(int[] arrays, int k){ if(k == 0 || arrays == null || arrays.length == 0) return -1; int num = smallK( arrays, 0, arrays.length - 1, k - 1 ); return num; } public static int smallK(int[] arrays, int left, int right, int k){ if(left == right) return arrays[left]; int[] num = partition( arrays, left, right); if(num[0] <= k && num[1] >= k){ return arrays[k]; } else if(num[0] > k){ return smallK( arrays, left, num[0] - 1, k); } else{ return smallK( arrays, num[1] + 1, right, k); } } public static int[] partition(int[] arrays, int left, int right){ int random = (int) (Math.random() * (right - left + 1)) + left; swap(arrays, random, right); int index = left; int small = left - 1, big = right; while(index < big){ if(arrays[index] < arrays[right]){ swap(arrays, ++small, index++); } else if(arrays[index] == arrays[right]){ index++; } else { swap(arrays, index, --big); } } swap(arrays, right, big); return new int[]{small + 1, big}; } public static void swap(int[] arrays, int i, int j){ int temp = arrays[i]; arrays[i] = arrays[j]; arrays[j] = temp; }
<num | =num | >num |
4.BFPRT算法: O(N) bfprt(array, k)
①将整个数组array[] 5个5个分组,共有n/5组 O(1)
②在组内使用插入排序 O(N)
③找到每个组的中位数,组成新的数组(长度为n/5) newArray[] O(N)
④递归调用bfprt(newArray, newArray.length/2) 求出其中位数 num T(N/5)
⑤然后利用num进行3方法中进行partition, O(N)
<num | =num | >num |
⑥若在=num区域时,则返回,否则,选择其中的一半进行后续的partition T(7N/10)
T(N) = T(N/5) + T(7N/10) + O(N) = O(N)