c++求区间第k大数_寻找第K大的数的方法总结

本文介绍了在C++中求解区间第k大数的多种算法,包括排序、选择排序、快速排序思想、二分查找、堆排序以及使用哈希的方法。时间复杂度从O(n*logn)到O(n)不等,还探讨了浮点数比较、处理不同范围的k和m值、网页权重更新以及搜索引擎中相关性权重计算的场景。

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今天看算法分析是,看到一个这样的问题,就是在一堆数据中查找到第k个大的值。

名称是:设计一组N个数,确定其中第k个最大值,这是一个选择问题,当然,解决这个问题的方法很多,本人在网上搜索了一番,查找到以下的方式,决定很好,推荐给大家。

所谓“第(前)k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第(前)k个数的问题。

解法1: 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序,然后取出前k大,总的时间复杂度为O(n*logn + k)。

解法2: 利用选择排序或交互排序,K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为O(n*k)

解法3: 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X。这时有两种情况:

1. Sa中元素的个数小于k,则Sb中的第k-|Sa|个元素即为第k大数;

2. Sa中元素的个数大于等于k,则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n)

解法4: 二分[Smin,Smax]查找结果X,统计X在数组中出现,且整个数组中比X大的数目为k-1的数即为第k大数。时间复杂度平均情况为O(n*logn)

解法5:用O(4*n)的方法对原数组建最大堆,然后pop出k次即可。时间复杂度为O(4*n + k*logn)

解法6:维护一个k大小的最小堆,对于数组中的每一个元素判断与堆顶的大小,若堆顶较大,则不管,否则,

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