BM46 最小的K个数

最小的K个数_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com)

排序算法:

        这里用到一个优先级队列priority_queue:默认大根堆 从大到小排列 顶端最大

也可以通过修改比较函数改成小根堆 

priority_queue<int,vector<int> > pq表示一个存储整形数据的优先队列,使用vector作为底层容器进行存储;

class Solution {
public:
    vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
        vector<int> res;
        if(k == 0 || k >input.size()) return res;
        priority_queue<int,vector<int> > pq; //默认大根堆 从大到小排列 顶端最大
        for(const int val : input){
            if(pq.size() < k)
                pq.push(val);
            else{
                if(val < pq.top()){
                pq.pop();
                pq.push(val);
                }
            }    
        }
        while(!pq.empty()){
            res.push_back(pq.top());
            pq.pop();
        }
        sort(res.begin(),res.end());
        return res;
    }
};
  • 时间复杂度:O(nlog2​k),构建和维护大小为k的堆,需要log2​k,加上遍历整个数组
  • 空间复杂度:O(k),堆空间为k个元素

BM(Boyer - Moore)算法是一种高效的字符串匹配算法,其中SS(Suffix Shift)是其重要组成部分。 #### 基本概念 在BM算法里,SS基于后缀匹配的思想。设文本串为 $T$,模式串为 $P$,长度分别为 $n$ 和 $m$。当模式串和文本串在某一位置开始匹配时,从模式串的末尾往前匹配。若出现不匹配,就需要根据后缀信息来确定模式串向右移动的距离。 #### 推导过程 设模式串 $P = p_0p_1\cdots p_{m - 1}$,假设在匹配过程中,从模式串的末尾 $p_{m - 1}$ 开始往前匹配,到位置 $i$ 时出现不匹配,即 $P[i]\neq T[k + i]$,其中 $k$ 是当前文本串的起始匹配位置。 定义 $s$ 为模式串需要向右移动的距离。为了找到合适的 $s$,需要考虑模式串中后缀的匹配情况。 设 $P[j\cdots m - 1]$ 是模式串中与 $P[i\cdots m - 1]$ 相同的最长后缀,也就是 $P[j\cdots m - 1]=P[i\cdots m - 1]$ 且 $j < i$。此时,模式串可以向右移动 $i - j$ 的距离,使得这两个相同的后缀对齐。 更正式地,对于模式串 $P$ 中的每个位置 $i$,定义 $ss[i]$ 为:当在位置 $i$ 出现不匹配时,模式串需要向右移动的最小距离。 计算 $ss[i]$ 的步骤如下: 1. 首先,从模式串的末尾开始,对于每个可能的后缀 $P[i\cdots m - 1]$,在模式串的前面部分寻找与之匹配的最长后缀。 2. 设 $j$ 是满足 $P[j\cdots m - 1]=P[i\cdots m - 1]$ 且 $j < i$ 的最大位置。则 $ss[i]=i - j$。 3. 如果不存在这样的 $j$,则需要考虑模式串的前缀是否与后缀匹配。即寻找最大的 $k$,使得 $P[0\cdots k]=P[m - k - 1\cdots m - 1]$ 且 $m - k - 1\leq i$。此时 $ss[i]=m - k - 1$。 以下是计算 $ss$ 数组的Python代码示例: ```python def compute_ss(pattern): m = len(pattern) ss = [0] * m for i in range(m - 1, -1, -1): j = i - 1 while j >= 0: if pattern[j:m] == pattern[i:m]: ss[i] = i - j break j -= 1 if ss[i] == 0: # 考虑前缀匹配后缀的情况 k = 0 while k < m and pattern[:k + 1] == pattern[m - k - 1:]: if m - k - 1 <= i: ss[i] = m - k - 1 k += 1 return ss pattern = "abcabc" ss = compute_ss(pattern) print(ss) ```
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