经典例题，待更新

最新推荐文章于 2025-03-03 21:06:35 发布

原创最新推荐文章于 2025-03-03 21:06:35 发布 · 90 阅读

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博客探讨了如何快速找到乱序数组中第k小的数，提出了一种平均时间复杂度为O(n)的分区思想方法。此外，还介绍了四种算法来寻找数组中出现次数超过半数的元素，包括排序、哈希统计、顺序统计和消除不同数的方法，并给出了具体的代码实现。这些算法在处理大数据集时能有效提高效率。

最快效率求出乱序数组中第k小的数。

用非线性的最快排序，也要要nlgn。还是太慢。
用分区思想：平均可以O（n）

求数组中出现次数超过半数的元素

算法1：排序后返回，a[n/2] 为O(nlogn)
算法2：hash统计
算法3：顺序统计，分区算法，平均O（n）
算法4：不同的数进行消除 O(n)

算法4：求次数超过半数的元素

		int a[]= {1,2,5,5,5,3,5,4,5};
		int ans=a[0];
		int cnt=1;
		for(int i=1;i<a.length;i++)
		{
			if(cnt==0)
			{
				ans=a[i];cnt=1;continue;
			}
			//有次数
			if(ans!=a[i])
			{
				cnt--;
			}
			else cnt++;
		}
		System.out.println(ans);

算法4求半数以及以上的元素

int a[]= {1,2,5,5,5,3,5,4};
		int ans=0;
		int cnt=0;
		int lastcnt=0;
		for(int i=0;i<a.length;i++)
		{
			if(a[i]==a[a.length-1]) lastcnt++;
			if(cnt==0)
			{
				ans=a[i];cnt=1;continue;
			}
			//有次数
			if(ans!=a[i])
			{
				cnt--;
			}
			else cnt++;
		}
		if(lastcnt==a.length/2)
		{
			System.out.println(a[a.length-1]);
		}
		else {
			System.out.println(ans);
		}