#include<stdio.h>
const int N = 10010;
int data[N];
#define swap(a,b){int temp = a;a = b;b = temp;}
int paikuai(int left,int right){
int i = left;
int temp = data[right];
for(int j = left;j<right;j++){
if(data[j]<temp){
swap(data[j],data[i]);
i++;
}
}
swap(data[i],data[right]);
return i;
}
void quaisort(int left,int right){
if(left<right){
int i = paikuai(left,right);
quaisort(left,i-1);
quaisort(i+1,right);
}
}
int main(){
int n,kk;
scanf("%d",&n);
for(int i=1;i<=n;i++){
scanf("%d",&data[i]);
}
scanf("%d",&kk);
quaisort(1,n);
printf("%d",data[kk]);
return 0;
}
相关推荐
最大子段和问题——分治法
问题描述 代码 在这里插入代码片
算法--分治法寻找中值
问题描述给定任意一个整数列,寻找这个整数列的中值。解题思路由于要用到分治算法,会递归求解,所以推广问题为:寻找一个整数列的第k大的数字。 思路1:将序列排序后再寻找第k大的数字,可以用到快速排序或归并排序。 思路2:使用快速排序的切分思想,将序列切为大于,等于,小于pivot的三个数组,分别叫L,M,R。如果k小于L的长度,那么在L里面递归;如果k大于L+M的长度,在R里面寻找第(k - len
分治法——k小元素问题
求第k小元素问题 k小元素问题是利用分治法进行求解的经典问题之一。 问题描述 已知一个长度为n的数组,返回数组中的第k小的元素。 分析设计 要想找出第k小的元素,我们首先想到的方法肯定是先将数组进行排序,返回第k个元素即可,然而利用排序的方法求解时间复杂度至少为O(nlogn),是否存在一种算法使得时间复杂度为O(n)? 分治法 当数组长度,即问题规模很大时,分治法是一种很好的算法解决该问题。当问...
java实现分治法查找中位数
java实现分治法查找中位数 一、问题描述 输入任意一串数字,输出这个数字串的中位数(如果数字个数为偶数,则输出中间lian两个数的平均值)。 二、实验代码 import java.lang.reflect.Array; import java.util.Scanner; public class fenzhi_Median { static int Partition(int r[], int first, int end) //划分 { int i = first, j = end;
最近点对问题(分治法)
问题描述 给定平面S上n个点,找其中的一对点,使得在n个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小 蛮力法求解 点的存储: class Point{ //横坐标 int x; //纵坐标 int y; /** * 求解两个坐标之间的距离 * @return */ public static double distance(Point ri, Poi...
分治法总结
如果要转载,需要注明出处: http://blog.youkuaiyun.com/xiazdong 在算法导论第三版中将算法导论第二版的“递归式”章节改为了“分治法”,而且加入了“Maximum Subarray”和“strassen矩阵计算”两个问题。 本文依然会在讲解中穿插一些习题,以更好地理解分治法。 一、递归式介绍 分治法其实在很多地方都会看到,比如归并排序、快速排序等
分治法(分治法介绍,归并排序,快速排序,中值问题)
快速排序是最快的通用内部排序算法。它由Hoare于1962年提出,相对于归并排序来说,不仅速度更快,并且不需要辅助空间。
0003算法笔记——【分治法】分治法与二分搜索,棋盘覆盖问题
1、分治法 分治法的基本思想是将一个规模为n的问题分解为k个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题相同。递归的解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决 2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。 3) 利用该问题分解出
分治法——众数问题
分治法——众数问题 给定含有n个元素的多重集合S,每个元素在S中出现的次数称为该元素的重数。 多重集S中的最大元素称为众数。 文件输入: 第一行:多重集合S的个数 接下来的每一行输入S集合中的值 输出: 第一行是众数 第二行为重数 Sample Input 6 1 2 2 2 3 5 Sample Output 2 3 解题步骤(思路): 1.首先对数组进行排序,推荐快速...
【算法】凸包问题--分治法
凸包问题--分治法 求能够完全包含平面上n个给定点的凸多边形。 示例: 一、分治法: (一)算法思路: (这里所说的直线都是有向直线的。) 将数组升序排序,若x轴坐标相同,按照y轴坐标升序排序。 最左边的点p1和最右边的点p_n一定是该集合凸包的顶点。该直线将点分为两个集合,上包为S1,下包为S2。在p1 p_n线上的点不可能是凸包的顶点,所以不用考虑。 在上包S1中,找到p_ma...
【实战学习(五)】开源项目学习之uWSGI的部署以及配合nginx
文章目录1)uWSGI是什么?1.1 WSGI1.1.1 Application端1.1.2 Server端1.1.3 WSGI中间件1.2 uwgi1.3 uWSGI、WSGI、uwsgi之间的关系*为什么有了uWSGI为什么还需要nginx?2)连接uwsgi和Django*避坑之Windows10安装uWSGI非常极其艰难,最好勿浪费时间,直接转战Linux吧:2.1 uWGI部署2.1.1 在虚拟环境下安装uwsgi:2.1.2 测试uWSGI的运行2.1.3 使用uWSGI运行Django项目2.
【算法】分治法所能解决的问题的特征总结
分治法的设计思想:将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。 任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。例如,对于n个元素的排。n=2时,只要作一次比较即可排好序。n=3时序问题,当n=1时,不需任何计算只要作3次比较即可,…。而当n较大时,问题就不那么容易处理了。要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。 分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征: 1.可缩性。问题的规模缩小到一定的
DPO(Direct Preference Optimization)实战全流程指南
《DPO实战全流程指南》摘要 本文提供了端到端的DPO(直接偏好优化)实战方案,包含数据准备、模型训练、评估部署全流程。核心内容包括: 数据构建:推荐UltraFeedback等高质量数据集,提供数据预处理代码 训练配置:基于HuggingFace TRL库的DPO实现,详解beta值等关键参数调优 工业优化:显存节省技巧(LoRA、梯度检查点)、领域自适应方法和在线学习架构 效果评估:量化对比显示DPO可降低86%有害回复率,提升24%用户满意度 常见问题:针对灾难性遗忘、过度安全化等问题给出解决方案 附
分治法解二维的最近对问题,算法分析与代码实现,蛮力法与分治法解决二维的最近对问题的区别
利用分治法解决二维的最近对问题,蛮力法解决二维的最近对问题的两种方法算法分析与代码实现,以及分治法下解决二维的最近对问题的实例分析。解析分治算法的思想,分治法的流程,分治法是如何实现的,利用分治算法的主定理分析分治算法在不同情况下的时间复杂度。
RS485两线制接线实战:从差分信号原理到Modbus避坑指南
本文深入解析RS485两线制接线的核心原理与实战步骤。从差分信号的抗干扰机制出发,详细拆解总线规划、屏蔽层接地、终端电阻安装等关键实操细节,并针对Modbus应用中常见的信号反射、极性接反、共模干扰等问题提供系统化的排查指南与解决方案,助力工程师构建稳定可靠的工业通讯网络。
Cadence Allegro 17.4学习记录开始01-原理图Capture CIS 17.4
Orcad的学习记录
算法设计与分析:分治法
第1关:分治法介绍,任务描述,本关任务:掌握分治法的基本原理,解决最大连续序列和问题。相关知识,为了完成本关任务,你需要掌握:分治法的基本原理。第2关:归并排序。理解 归并排序的算法原理 ;自己手动实现 归并排序。为了完成本关任务,你需要掌握:为了完成本关任务,你需要掌握:分治法。第3关:快速排序。理解 快速排序的算法原理 ; 自己手动实现 快速排序。第4关:中值问题。本关任务: 独立完成中值问题。为了完成本关任务,你需要掌握:分治法。
HTML音乐爱心3D旋转相册完整源码
HTML音乐爱心3D旋转相册完整源码
头歌——算法设计与分析(实验二 分治法)
基本概念分治法是构建基于多项分支递归的一种很重要的算法范式。字面上的解释是「分而治之」,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。分治法的适用场景:对于一个规模为 n 的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模 n 较小)则直接解决,否则将其分解为 k 个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
FPGA实现DDR接口
verilog// DDR2控制器状态机// 初始化序列// 发出初始化命令endendendend// 自动预充电end// 其他状态...endcaseendend。
RT-DETR的AIF模块+YOLOv8:融合注意力与特征交互,打造实时检测的科研级进阶方案
从理解AIF模块“细粒度注意力+跨尺度交互”的核心设计,到亲手将其嵌入YOLOv8并验证在复杂场景的表现,再到基于此探索属于自己的科研与工程方向——这个过程能让你深刻理解“注意力机制与CNN融合”在实时检测中的核心价值。现在就开始行动,相信你会在实时目标检测的“智能进化”之路上,走出一条属于自己的技术路径。从实验对比图可见,集成AIF模块的YOLOv8,其mAP(平均精度)在多个阈值下均有提升,尤其是mAP50-95(高IoU阈值下的精度)提升更为显著,充分证明了AIF对细粒度特征的捕捉能力。
【算法】分治法详解和汇总
分治法的基本思想是将一个难以直接解决的大问题划分为一些规模较小的子问题,分别求各个子问题,然后将各个子问题的答案合并成为规模较大的原问题的解。在用分治法设计算法的时候,最好使得子问题的规模大致相同。也就是将一个问题的划分称为规模相等的k个子问题,这种使得子问题规模大致相等的做法是出自一种的启发性问题。另外,在使用分治法设计算法的时候,最好使得各个子问题之间相互独立,如果各个子问题不是独立的,那么分治法会求一些重复求解的重叠子问题,这会导致做很多重复工作,使得算法的效率下降,此时使用动态规划算法更好。
Spring AI 项目实战(十八):Spring Boot + AI + Vue3 + OSS + DashScope 实现高效语音识别系统(附完整源码)
本文介绍基于 Spring Boot AI 集成阿里云 OSS 与 DashScope 语音识别 API 的高效语音识别系统。该系统通过云端存储音频文件,解决传统本地存储的性能瓶颈与存储压力,支持同步 / 异步语音转文本,实现文件自动生命周期管理。文中详述技术选型、架构设计、核心代码实现(含前后端及配置)、部署流程,展现其高并发处理、可靠文件管理能力,适用于客服、教育等企业级场景,为语音识别应用提供实用解决方案。
【算法设计与分析】分治法和暴力——最近对问题
问题描述 设 p1(x1,y1),p2(x2,y2), …… ,pn(xn,yn)是平面上n个点构成的集合S,最近对问题就是找出集合S中距离最近的点对。 分治法思想 分治法总体来说分为三个步骤:划分、求解子问题、合并 这题的思路是,将集合S分为左右两个子集S1和S2,两个子集分别含有n/2个点,先在每个子集中递归地求其最接近的点对,再求最近的两点分别在两个集合中的点对,最后比较得出对短距离。 ...
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版精雕软件(JDpaint) 5.5 绿色版
pscad IEEE标准系统搭建说明
pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。
分治法求解最大子列和问题
一、什么是分治法 1、分治法简介 2、分治法的设计思想 3、分治法能解决的问题的特征 三、经典例题 1、求最大子列和问题 2、前K个最小元素 一、什么是分治法 1、分治法简介 分治法可以通俗的解释为:把一片领土分解,分解为若干块小部 分,然后一块块地占领征服,被分解的可以是不同的政治派别或是其他什么,然后让他们彼此异化。 分治法的精髓: 分–将问题分解为规模更小的子问题; 治–将这些规模更小的子问...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。
分治法——循环日程赛问题
循环日程赛问题 循环日程赛是利用分治法解决的经典问题之一。 问题描述 设有n = 2k 个选手参加比赛,要求设计一个日程赛安排表,满足: 每个选手都与其他n-1个选手各自比赛一次; 每个选手每天只比赛一次; 比赛进行n-1天。 设计分析 设计日程赛安排表可以用一个n行n-1列的二维数组来表示,a[i][j]即表示第i个选手在第j天遇到的对手。 要想利用分治法解决该问题,就必须将整个问题进行划分...
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
SIMATIC S7-1200, S7-1500 PID 控制[手册]
8814



被折叠的 条评论
为什么被折叠?



