51nod 1105 第K大的数【二分+思维】好题~

本文介绍了一种高效算法,用于寻找两个数组通过特定运算组合后形成的数组中的第K大元素。通过排序和二分搜索策略,实现了时间复杂度的有效降低。

基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 40  难度:4级算法题
数组A和数组B,里面都有n个整数。数组C共有n^2个整数,分别是A[0] * B[0],A[0] * B[1] ......A[1] * B[0],A[1] * B[1]......A[n - 1] * B[n - 1](数组A同数组B的组合)。求数组C中第K大的数。
例如:A:1 2 3,B:2 3 4。A与B组合成的C包括2 3 4 4 6 8 6 9 12共9个数。
Input
第1行:2个数N和K,中间用空格分隔。N为数组的长度,K对应第K大的数。(2 <= N <= 50000,1 <= K <= 10^9)
第2 - N + 1行:每行2个数,分别是A[i]和B[i]。(1 <= A[i],B[i] <= 10^9)
Output
输出第K大的数。
Input示例
3 2
1 2
2 3
3 4
Output示例
9

思路:


1、假设此时给我们一个数值val,对应让我们在C数组中找比他大的数的个数,我们暴力处理是需要O(n^2)来统计的,然而很明显,n^2处理会超时。那么考虑将A数组和B数组从小到大排序,那么对应我们设定一个指针j,初始的时候设定为n,然后我们O(n)枚举A数组的数值,然后我们判断此时的A【i】*B【j】是否大于val,如果是,那么从i到n的A【i】*B【j】是一定都大于val的,那么对应我们就可以判定此时大于val的数字一共有n-i+1个。接下来我们j--,继续判断。

统计过程时间复杂度优化到O(nlogn)【排序.....】;


2、接下来我们考虑枚举这个val值,很显然,暴力处理O(n^2)去枚举的话总时间复杂度会高达O(n^3logn),需要进行优化,不难理解,如果我们val越大,对应统计出来比val大的数字的个数就越少,那么根据这个单调性,我们考虑二分枚举这个数值val即可。

这里有两个点需要明确:

①因为我们枚举的是数值,其不一定是C数组中的数据,所以我们当前比val值大的数的个数如果是k-1个了的时候,不能直接判定这个val就是答案,我们要求满足这个条件最小的val,才能保证是C数组中的数值。

②因为有可能出现:

5 5

1 1

1 1

1 1

1 1

1 1

的情况(ans==1),那么我们考虑在二分过程中同时统计一下比(val-1)大的数字的个数,如果k>=比(val)大的数的个数&&k<=比(val-1)大的数的个数,那么说明我们此时的val也是一个合法的情况。


Ac代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<algorithm>
using namespace std;
#define ll __int64
ll x[60004];
ll y[60004];
ll n,m;
int Slove(ll mid)
{
    ll maxn=0;
    int j=n;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        while(j>=1&&x[i]*y[j]>mid)
        {
            ll tmp=n-i+1;
            maxn+=tmp;
            j--;
        }
    }
    return maxn+1;
}
int main()
{
    while(~scanf("%I64d%I64d",&n,&m))
    {
        for(int i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%I64d%I64d",&x[i],&y[i]);
        }
        int cont=0;
        sort(x+1,x+1+n);
        sort(y+1,y+1+n);
        ll ans=0;
        ll l=1;
        ll r=1000000000000000000;
        while(r-l>=0)
        {
            ll mid=(l+r)/2;
            int tmp=Slove(mid);
            int tmp2=Slove(mid-1);
            if(tmp==m||(m<=tmp2&&m>=tmp))
            {
                ans=mid;
                r=mid-1;
            }
            if(tmp>m)
            {
                l=mid+1;
            }
            else r=mid-1;
        }
        printf("%I64d\n",ans);
    }
}


### 关于51Nod 3100 上台阶问的C++解法 #### 目解析 该目通常涉及斐波那契列的应用。假设每次可以走一步或者两步,那么到达第 \( n \) 层台阶的方法总等于到达第 \( n-1 \) 层第 \( n-2 \) 层方法。 此逻辑可以通过动态规划来解决,并且为了防止值过,需要对结果取模操作(如 \( \% 100003 \)[^1])。以下是基于上述思路的一个高效实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int MOD = 100003; long long f[100010]; int main() { int n; cin >> n; // 初始化前两项 f[0] = 1; // 到达第0层有1种方式(不移动) f[1] = 1; // 到达第1层只有1种方式 // 动态规划计算f[i] for (int i = 2; i <= n; ++i) { f[i] = (f[i - 1] + f[i - 2]) % MOD; } cout << f[n] << endl; return 0; } ``` 以上代码通过数组 `f` 存储每层台阶的结果,利用循环逐步填充至目标层 \( n \),并最终输出结果。 --- #### 时间复杂度分析 由于仅需一次线性遍历即可完成所有状态转移,时间复杂度为 \( O(n) \)。空间复杂度同样为 \( O(n) \),但如果优化存储,则可进一步降低到 \( O(1) \): ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int MOD = 100003; int main() { int n; cin >> n; long long prev2 = 1, prev1 = 1, current; if (n == 0 || n == 1) { cout << 1 << endl; return 0; } for (int i = 2; i <= n; ++i) { current = (prev1 + prev2) % MOD; prev2 = prev1; prev1 = current; } cout << prev1 << endl; return 0; } ``` 在此版本中,只保留最近两个状态变量 (`prev1`, `prev2`) 来更新当前值,从而节省内存开销。 --- #### 输入输出说明 输入部分接受单个整 \( n \),表示台阶量;程序会返回从地面走到第 \( n \) 层的不同路径目,结果经过指定模运算处理以适应范围据需。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值