不用排序找出第二大的数

最新推荐文章于 2023-11-01 22:06:53 发布
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#c #c #算法 #查找 

int fun1(int Array[],int len)
{
	int i = 0;
	int Max = 0;
	int mini = 0;
	while (i<len)
	{
		if (Array[i] > Max)
		{
			mini = Max;
			Max = Array[i];
		}
		else
		{
			if (mini < Array[i])
				mini = Array[i];
		}
		i++;
	}
	printf("%d\n", mini);
	return mini;
}

IT小狼狗
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C++面试宝典第9题：找出第K大元素
hope_wisdom的技术博客
12-25 1760
通过这道题，我们学习了快速选择算法。快速选择算法是一种基于快速排序的算法，用于在未排序的数组中找到第K大或者第K小的元素。它的平均时间复杂度为O(n)，最坏情况下的时间复杂度为O(n^2)。与快速排序算法类似，快速选择算法是一种原地算法，不需要额外的存储空间。学习了上面的示例代码后，你真的理解快速选择算法了吗？我们为你留了一些课后的拓展作业，快来试一试吧！1、给定一个无序的整数数组和一个目标整数值，求出数组中比目标整数值小的元素个数，要求时间复杂度为O(n)。
PTA C理论 7-2 求数组中第二大的元素
m0_53984654的博客
06-25 2474
PTA C理论 7-2 求数组中第二大的元素
不排序找出一个数组中的第二大的数
bai071006201的专栏
04-13 2613
//找出一个整数数组中第二大的数，不需要排序 #include void main() { int a[100],i,n;     printf("please input the num:\n"); scanf("%d",&n); printf("please input:\n"); for(i=1;i { scanf("%d",&a[i]); } int max,sec
求数组中第二大数，不用排序额
阳光梦的专栏
05-21 2990
求数组中第二大数，不用pao：
算法设计：如何求数组中第2大的数
分享技术干货和灵感
10-25 706
一种思路是利用两次冒泡法，因为第一次冒泡，最大的在a[n-1],第二次冒泡后，次最大值在a[n-2]这样直接返回即可。核心代码如下： for(int i=0; i&lt;2; i++) for(int j=0; j&lt;n-i-1; j++) { if(a[j] &gt;a[j+1]) swap(a[j], a[j+1]); } return a[n-2]; 但是这样做，显...
求数组中第二大的元素
kanwoerzi
08-29 774
题目：求出数组中第二大的数，要求时间为O（n),其中n为数组的长度 代码如下： int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { int a[]={2,2,3,5,-3,9}; int temp = a[0]; int min = -1; for( int index = 1; index &lt; 6; index++) { if(te...
js找出5个数中最大的一个数和倒数第二大的数实现方法示例小结
10-15
以上四种方法分别展示了在不同场景下找出数组中最大值和倒数第二大的数。在实际开发中，应根据具体情况选择最适合的方法。例如，如果数据量较大，应优先考虑性能较高的方法，如`Math.max()`和遍历数组记录最大值。...
算法实习：分治算法求n个数的数组中找出第二个最大元素
06-15
- 合并两个部分的结果，计算出整个区间内的最大值和第二大值。 4. **主函数**：`main()`函数用于接收用户输入的数组，并调用`getSecMax()`函数输出结果。 #### 代码分析 ```cpp // 定义MyMax结构体，存储最大值和...
Python实现找出数组中第2大数字的方法示例
09-20
虽然这不是找出第二大数字的一部分，但了解排序算法可以帮助优化解决方案，特别是在处理大型数据集时。 总之，Python实现找出数组中第二大的数字，可以通过排序或遍历数组来实现。选择哪种方法取决于对时间和空间...
不用排序的方法，找出第二大的数
m0_46355547的博客
03-23 799
在不使用排序的方法，找到一个数组中第二大的数
算法：寻找数组的第二大的元素（不排序、只循环一次）
books1958的专栏
01-15 1689
算法：寻找数组的第二大的元素（不排序、只循环一次）
求数组中的第二大的数(不改变数组的顺序)
阿凡提的小毛驴专栏
05-29 1367
如果用冒泡排序对数值排序，那么算法的效率比较低。一开始我考虑的先求出数组的最大值和数组的最小值，然后再循环数组，求出数组的第二大的值，这个算法的时间复杂度是O(n)。 private static void secondArray(){ int [] aa = new int[]{66,55,33,44,77,66}; int bb = aa[0];//最大值
不用数组函数,也不用冒泡排序,得到一维数字数组第二大的值
brazor的博客
02-27 1652
之前面试,一位大牛问到,怎么得到一维数组里面第二大的数组, 我脑中想到的是冒泡排序,他说不能用冒泡排序, 然后我想到还有数组函数,大牛说不能用数组函数, 我就茫然了,大牛告诉了我两个方法,现在我将两种方法整理一下: 1:找到最大的值,然后unset掉,再找一次 /** * @param $arr 待处理数组 * @param bool $
使用java从一个整数数组中查找第二大的数，仅用一次循环，不使用java自带的排序
顶峰科技的专栏
02-26 2395
Java代码 package com.jxb.test; public class FindSecMax { public int findSecMax(int[] data) { int maxNum = 0; int secMaxNum = 0; // 先将前两个元素按大小分别赋给第一大和第二大的数 if (data.length 2) return -1; if
不排序在一维数组求出第二大值
qq_48123692的博客
11-01 305
【代码】不排序在一维数组求出第二大值。
找第二大的数SQL-Second Highest Salary
weixin_30678349的博客
07-29 122
1： 找小于最大的最大的 select max(Salary) from Employee where Salary<(select MAX(Salary) from Employee); 2. 排序 select Salary from Employee where Salary not in (select MAX(Salary)from Employee) ...
寻找第二大的数
我好像在哪儿见过你
06-03 1669
寻找第二大的数题目思路代码 题目 输入一个数组，然后求出第二大的数。不能使用排序，时间复杂度O(n)，空间复杂度O(1)。（假设数组元素个数不超过106 ，都是整型） 思路 分为两种情况，第二大的数存在与不存在。 读数组，如果元素个数小于2，那么肯定不存在。 如果所有元素相等，亦不存在。 从前往后找到两个值不同的数，一个为最大值MAX的初始值，一个为第二大的数SecMAX的初始值。 继续遍历数组，与MAX比较，如果大于MAX，就把MAX的值给SecMAX，该值给MAX；如果小于MAX，再与SecMAX比较
PTA 数组 7-3 求数组中第二大的元素
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komorebi123_的博客
11-29 1万+
无需排序，求数组中第二大的元素。 输入格式: 在一行中输入10个整数，以空格分隔。 输出格式: 直接输出第二大的值。 输入样例: 81 78 80 67 85 42 86 82 90 73 输出样例: 86 代码： #include <stdio.h> int main() { int num[10]; for (int i = 0; i < 10; i++) { scanf("%d", &num[i]); } for (int i = 0; i <
sql 语句读取第二大的语句
pridescc的专栏
06-23 2376
select * from table where id=<br /> (<br /> select max(id) from table where id not in<br /> (select max(id) from table)<br /> )
n个数排序并找出第k大的数
最新发布
07-02
### 基于不同排序算法找到第K大的数 在处理从一组数字中找出第K大数的问题时，可以通过多种方法实现。以下将介绍几种常见的解决方案，并结合不同的排序算法进行说明。 #### 1. **基于冒泡排序的方法** 冒泡排序是一种简单的排序算法，其基本思想是通过多次遍历数组，每次比较相邻的两个元素并根据需要交换它们的位置。每一轮遍历结束后，最大的未排序元素会“冒泡”到数组的正确位置。 如果目标仅仅是找到第K大的数，则不需要对整个数组进行完全排序。可以在冒泡排序的基础上仅执行前K轮遍历，这样可以在时间复杂度为 $ O(nk) $ 的情况下找到第K大的数。 例如，在每一轮遍历中，找到当前未排序部分的最大值，并将其移动到正确的位置。经过K轮后，即可获得第K大的数。 #### 2. **基于选择排序的方法** 选择排序的基本思想是在每一轮遍历时找到剩余未排序部分的最大值，并将其放置到正确的位置。与冒泡排序类似，这种方法也可以用于查找第K大的数。 具体操作如下： - 遍历数组，找到最大值并将其放到第一个位置。 - 然后忽略第一个位置，重复上述过程，直到完成K次选择。 - 第K次选择得到的值即为第K大的数。 该方法的时间复杂度同样为 $ O(nk) $，适合小规模数据集或对性能要求不高的场景。 #### 3. **基于最小堆的方法** 当数据量较大时，使用堆结构可以更高效地找到第K大的数。具体做法是构建一个大小为K的最小堆： - 遍历数组中的每个元素，将其插入堆中。 - 如果堆的大小超过K，则移除堆顶（最小值）。 - 最终堆顶的元素就是第K大的数。 Python代码示例如下： ```python import heapq def find_kth_largest(nums, k): min_heap = nums[:k] heapq.heapify(min_heap) for num in nums[k:]: if num > min_heap[0]: heapq.heappushpop(min_heap, num) return min_heap[0] # 示例 nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4] k = 2 print(find_kth_largest(nums, k)) # 输出: 5 ``` 此方法的时间复杂度为 $ O(n \log k) $，非常适合处理大规模数据[^2]。 #### 4. **基于快速排序的方法** 快速排序的核心思想是分治法。在寻找第K大数时，可以利用快排的分区思想优化查找效率： - 选择一个基准值，将数组分为两部分：大于基准值的部分和小于基准值的部分。 - 如果基准值的位置正好是第K大，则直接返回该值。 - 如果基准值的位置比K大，则继续在其左侧部分递归查找。 - 如果基准值的位置比K小，则在其右侧部分递归查找。 该方法的平均时间复杂度为 $ O(n) $，但在最坏情况下可能退化为 $ O(n^2) $。 #### 5. **基于排序后直接取值的方法** 如果数据规模较小，可以直接对数组进行完整排序，然后取第K大的数。常用排序算法包括： - 快速排序（时间复杂度 $ O(n \log n) $） - 归并排序（时间复杂度 $ O(n \log n) $） - 堆排序（时间复杂度 $ O(n \log n) $） 排序完成后，第K大的数位于索引 $ n - k $ 处（假设数组升序排列）。这种方法虽然简单直观，但对于大规模数据效率较低。 --- ### 总结 不同的方法适用于不同的场景： - 对于小规模数据，可以选择冒泡排序或选择排序。 - 对于海量数据，优先考虑最小堆方法。 - 如果追求平均性能，快速排序方法是理想选择。 - 如果数据规模适中且需要简单实现，直接排序后取值即可。 ---
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