Kth Largest Element in an Array

本文介绍了一种高效的方法来找到未排序数组中第K大的元素,通过使用最小堆或快速排序的变形来实现。这种方法适用于各种场景,包括大数据集的处理。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Problem

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.


Solution

1. 维护一个大小为K的最小堆,每次和堆的最小值比较


2. 用quick sort 的变形

class Solution {
    int findHelper( vector<int>& nums, int k, int left, int right){
        if(left > right) return INT_MIN;
        int leftCopy = left, rightCopy = right;
        int pivot = nums[left++];
        
        while(left <= right){
            if(nums[left] > pivot){
                left++; continue;
            }
            if(nums[right] <= pivot){
                right--; continue;
            }
            swap(nums[left++], nums[right--]);
        }
        swap(nums[leftCopy], nums[right]);
        
        if(right == k-1) return nums[right];
        if(right < k-1) return findHelper(nums, k, right+1, rightCopy);
        else return findHelper(nums, k, leftCopy, right-1);
    }
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        return findHelper(nums, k, 0, nums.size()-1);
    }
};




内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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