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;
        }
    }
};


【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的学推导,同时可尝试修改系统参或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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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