215. 数组中的第K个最大元素

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意,你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素,而不是第 k 个不同的元素。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5

示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4

说明:

你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

来源:力扣(LeetCode)
题目链接

代码:

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& v, int m) {
            int i,j,k,tmp,n=v.size();
    for(i=n/2-1;i>=0;i--){
        for(j=i;j*2+1<n&&j>=0;){
            k=j*2+1;
            if(j*2+1<n&&j*2+2<n){
                if(v[j*2+1]<v[j*2+2]){
                    k=j*2+2;
                }
            }
            if(v[k]>v[j]){
                tmp=v[k];
                v[k]=v[j];
                v[j]=tmp;
                j=k;
            }else{
            j--;
            }
        }
    }
    tmp=v[n-1];
    v[n-1]=v[0];
    v[0]=tmp;
    for(i=1;i<m;i++){
        for(j=0;j*2+1<n-i&&j<n-i;){
                k=j*2+1;
            if(j*2+1<n-i&&j*2+2<n-i){
                if(v[j*2+1]<v[j*2+2]){
                    k=j*2+2;
                }
            }
            if(v[k]>v[j]){
                tmp=v[k];
                v[k]=v[j];
                v[j]=tmp;
                j=k;
            }else{
            break;
            }
        }
    tmp=v[n-1-i];
    v[n-1-i]=v[0];
    v[0]=tmp;
    }
    return v[n-m];
    }
};

 

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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