求数组第K大

本文介绍了一种高效算法,用于从无序数组中找到第K大的元素。通过快速选择算法实现,该算法采用分区思想,随机选取支点,并进行一次遍历完成元素排序。这种方法不仅简单易懂,而且平均时间复杂度能达到O(n)。

Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

For example,
Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5.

Note:
You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array's length.

Credits:
Special thanks to @mithmatt for adding this problem and creating all test cases.

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class Solution
{
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k)
    {
        int ans=  selectk(nums,0,nums.size()-1,k);
        return nums[ans];
    }
    int selectk(vector<int>& a, int low, int high, int k)
    {
        if(k <= 0)
            return -1;
        if(k > high - low + 1)
            return -1;
        int pivot = low + rand()%(high - low + 1);    //随即选择一个支点
        swap(a[low], a[pivot]);
        int m = low;
        int count = 1;

        //一趟遍历,把较大的数放到数组的左边

        for(int i = low + 1; i <= high; ++i)
        {
            if(a[i] > a[low])
            {
                swap(a[++m], a[i]);
                count++;              //比支点大的数的个数为count-1
            }
        }
        swap(a[m], a[low]);           //将支点放在左、右两部分的分界处
        if(count > k)
        {
            return selectk(a, low, m - 1, k);
        }
        else if( count < k)
        {
            return selectk(a, m + 1, high, k - count);
        }
        else
        {
            return m;
        }
    }
};


AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需量标注据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
枚举算法数组中第k元素,可通过遍历数组,对每个元素与其他元素比较,确定其在数组中的小排名。以下是使用C++实现的代码示例: ```cpp #include <iostream> #include <vector> // 枚举算法数组中第k元素 int findKthLargest(std::vector<int>& nums, int k) { for (int i = 0; i < nums.size(); ++i) { int count = 0; for (int j = 0; j < nums.size(); ++j) { if (nums[j] > nums[i]) { count++; } } if (count == k - 1) { return nums[i]; } } return -1; // 理论上不会执行到这里,仅为编译通过 } int main() { std::vector<int> nums = {3, 2, 1, 5, 6, 4}; int k = 2; int result = findKthLargest(nums, k); std::cout << "数组中第 " << k << " 的元素是: " << result << std::endl; return 0; } ``` ### 代码解释 1. **函定义**:`findKthLargest`函接收一个整向量`nums`和一个整`k`作为参,用于查找数组中第`k`的元素。 2. **外层循环**:遍历数组中的每个元素。 3. **内层循环**:对于每个元素,统计数组中比它的元素的量。 4. **判断排名**:如果比当前元素的元素量等于`k - 1`,则当前元素就是第`k`的元素,返回该元素。 5. **主函**:创建一个测试数组,调用`findKthLargest`函,并输出结果。 ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:$O(n^2)$,其中`n`是数组的长度。因为需要两层嵌套循环来比较元素。 - **空间复杂度**:$O(1)$,只使用了常级的额外空间。
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