求数组中第二大的数，时间复杂度为o(N)

最新推荐文章于 2025-02-20 21:02:26 发布
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#include #null

本文介绍了一个C++程序，用于寻找数组中第二大的数值。通过遍历数组并比较元素大小，程序能够有效地找到并返回次大值。此外，还讨论了如何扩展此方法以找出数组中的第K大数。

 #include <iostream>
using namespace std;

int selectSecMax(int *data, int nCount)
{
 int *p, *q;
 p=q=data;
// q=new int[1];
// if(q==NULL)
// {
//  cout<<"Insufficient Memory!"<<endl;
//  exit(1);
// }
// *q=*data;//q所指向的值为数组的第0个值

 for (int i=1; i<nCount; i++)
 {
  if (*(data+i)>*(p))
  {
   q=p;
   p=data+i;
  }
 }

 return *q;
}

void main()
{
 int max;
 int intArray[4]={3,6,7,9};
 
 max=selectSecMax(intArray, sizeof(intArray)/4);

 cout<<"The Second Max Value is:"<<max<<endl;
}

 

如何求第K大的数那？

每日一题LeetCode4.求两个有序数组的中位数，时间复杂度O（log (m+n)）
小茜的博客
11-18 852
一、中位数：如果某个有序数组长度是奇数，那么其中位数就是最中间那个，如果是偶数，那么就是最中间两个数字的平均值。 二、两个有序数组的中位数也是一样：假设两个有序数组的长度分别为m和n，两个数组长度之和为m+n的，如果m+n是奇数——直接找两数组合并后最中间的数，偶数的话——求两数组合并后最中间两个数的平均值 三、具体思路如下： (1)为了简化代码，避免讨论m+n的奇偶数，我们使用一个小trick！！：分别找两个有序数组合并后的第(m+n+1)/2个、第(m+n+2)/2个，然后求其平均值=两个有序数组的中位
要求使用时间复杂度为O（n）的算法，寻找数组中最小和次小元素的下标
嗨
07-09 524
要求使用时间复杂度为O（n）的算法，寻找数组中最小和次小元素的下标
查找一个数组的第二大的数（要求复杂度为时间o（n））
weixin_39393048的博客
08-22 1693
分析：不能用排序 ，因为排序 的最小复杂度都是O（nlgn） 直接上代码： public class FindTheSecondNum { public static void main(String[] args) { int[] b={-1,-2000}; System.out.println(Func(b)); } publi...
求数组中第二大的数
02-25 572
<br />#include <iostream> using namespace std; const int N = 10; const int MIN_NUM = -36767; int SecondMax(int *a, int n){ if(a == NULL || n<=0) return MIN_NUM; int max = a[0]; int secmax = a[0]; if(n>1 && a[1] < a[0]){ //如果元素大于1，则选择前2个元素中
求四个数中的最大的数
u010556307的专栏
06-22 732
#include using namespace std; int main() { int max_4(int ,int ,int ,int ); int a,b,c,d,e; cin>>a>>b>>c>>d; e=max_4(a,b,c,d); cout return 0; } int max_4(int x,int y,int z,int w) { int max(
算法寻找数组中的第二大数
cuizeyu8189的博客
04-26 196
方法一： [cpp]view plaincopy #include"stdio.h" #include...
剑指offer-面试题36-数组中的逆序对(O(n)复杂度)
不积跬步无以至千里
04-03 531
题目：在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组，求出这个数组中的逆序对的总数。 例： 在数组{7，5，6，4}中，一共存在5个逆序对，分别是(7,6),(7,5),(7,4),(6,4),和(5,4) 剑指offer中提供了一种O(nlogn)的解法，此处提供一种O(n)的解法 [java] view p
时间复杂度为O(n)的找中位数算法源代码
11-08
根据给定文件的信息，本文将深入探讨一种时间复杂度为O(n)的寻找中位数算法，并通过具体的源代码示例来分析其工作原理及实现细节。 ### 时间复杂度为O(n)的找中位数算法 #### 一、算法背景与目标 在计算机科学中...
”将一维数组a中的n个数逆序存放到原数组“的算法时间和空间复杂度
最新发布
全局可见
02-20 352
除非你需要保留原数组（算法2中。可以保留逆序结果）。
O(n) 时间复杂度内求无序数组中的第 K 大元素
哲里哲里的博客
06-09 1538
思路： 我们选择数组区间 A[0…n-1]的最后一个元素 A[n-1]作为 pivot，对数组 A[0…n-1]原地分区，这样数组就分成了三部分，A[0…p-1]、A[p]、A[p+1…n-1]。如果 p+1=K，那 A[p]就是要求解的元素；如果 K>p+1, 说明第 K 大元素出现在 A[p+1…n-1]区间，我们再按照上面的思路递归地在 A[p+1…n-1]这个区间内查找。同理，如果 K<p+1，那我们就在 A[0…p-1]区间查找。 代码如下： package com..
求数组中第二大值
dangerb的专栏
12-12 1932
对数组a[N]：取a[0],a[1]中较小者记为t,较大者记为s从a[2]遍历至数组尾部  (1) 如果a[i]   (2) 如果a[i] > t    (2.1) 如果a[i]     (2.2) 如果a[i] > s，t=s，s=a[i]时间复杂度O(n)
取一个整数数组中最大和次大的二个数
Zac_Y的博客
04-06 861
#include "stdafx.h" #include <string> #include <vector> #include <cstdlib> #include <math.h> #include <algorithm> #include <iostream> #include<time.h> using namespace std; #define MAX 10000 int sttoi(s
经典算法学习——求数组里面第N大的数
乞力马扎罗的雪CYF的博客
02-03 7934
这是一道面试的算法题，当然可以用很多排序算法来实现
Java-三个数获取第二大值、四个数获取第二大值，多个数获取第二大值
浣熊不是小熊猫
10-17 2730
本方法不使用排序、数组，获取输入数中第二大的值，代码如下： public class GetSecond { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); // 存储输入的值 int input; // 存储最大值，给max的初始值是integer的最小值，所以...
从俩个有序数组中找出第K小的数。要求时间复杂度O(logmin(m,n))
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08-25 3526
思路 该题目要求时间复杂度为O(log(min{m,n})) 所以不能直接遍历任意一个数组这样时间复杂度就不符合了。也不能对任意一数组进行二分查找，因为要求是俩个数组元素合并后的第K小的数，所以直接遍历用二分遍历任意一个数组也是行不通的。 故我们可以以区间的方式解决这个问题。我们先假设第一个数组个数小于等于第二个数组个数。如果不是则交换俩个数组即可。这样的话，先定义俩个区间，第一个区间rang
O(n)复杂度，求数组中第2大的数
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为什么我反对纯算法面试 提及一条算法题目，查找一个数组中第二大的数。   第二大数，直接想到的是，先遍历一次数组，把最大的取出来。然后再遍历一次，把最大的取出来。总耗费时间复杂度O(n + n -1) 还有没有其他O(n)的算法呢？   先挖坑，在填坑，都到凌晨2点了，明天想下   早上起来，想了下，跟上次连续子数组的思维差不多，用两个数字保存最大的两个数值，大的放前面，第二大...
找出N个数组中第二大的数，需要比较多少次呢？
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04-17 5136
方法一、比较笨的方法 先找到本数组中的最大数X，需要n-1次比较，再在剩下的数组中去找最大数X’,需要n-2次比较 则X’就是第二大的数，这需要(n-1) + (n-2)次比较 方法二、我们也可以在数组中，两数结合，分别求出最大值 和 次大值，之后每两个数结合求出的最值 在相互比较，得到最值得最大值 和 次大值 具体思路： 把数组中的每两个元素分为一组，每组中的最大数
找出大数组array中第k大的元素（要求时间复杂度O(n)）
wwHRestarting的博客
03-06 2429
具体的代码实现： import java.util.Stack; /** * @author yixin.fso.wuwh * @date createTime：2016年3月6日 上午12:23:14 */ public class KthBiggest { public static int find(int[]array, int k) { //定义一个比k大1长度的临时数组
求数组中的逆序对 分治法
u010244645的博客
03-22 1889
题目分析：先求前面一半数组的逆序数，再求后面一半数组的逆序数，然后求前面一半数组比后面一半数组中大的数的个数（也就是逆序数），这三个过程加起来就是整体的逆序数目了。这类似与归并排序，归并排序的思想就是把前一段排序，后一段排序，然后再整体排序。而且，归并排序的规程中，需要判断前一半数组和后一半数组中当前数字的大小。这也就是刚刚描述的逆序的判断过程了。如果前一半数组的当前数字大于后一半数组的当前数字，
如何用时间复杂度为O(n)的代码在一个无序数组中找到中位数
12-24
要在无序数组中找到中位数，可以使用一次遍历（线性时间复杂度 O(n)）的分治法或排序后再查找。这里提供一种基于快速选择算法（类似于 QuickSort 的变种）的解决方案： **快速选择算法找中位数（无排序）：** 1. 首先，我们随机选取数组的一个元素作为 pivot（枢轴）。 2. 然后将数组分为两个部分：小于 pivot 的元素和大于等于 pivot 的元素。 3. 分别计算这两部分的长度，记为 left 和 right。如果数组长度是奇数，则中位数就是 pivot；如果是偶数，则中位数是 left 和 right 边界值的平均数。 4. 如果 pivot 位于数组的中间位置（即 left + right = n），则不需要再次划分，因为 pivot 就是中位数。 5. 如果 pivot 不在中间位置，我们就针对 length 差较大的那部分继续上述步骤，直到找到中位数。 这个过程通常会在最坏的情况下达到 O(n)，但实际平均情况下的性能更好，接近 O(log n)。 ```python import random def quickselect_median(arr): if len(arr) % 2 == 0: # 找到第 (n//2)-1 和 n//2 两个元素的均值 return find_kth_smallest(arr, len(arr) // 2 - 1) + find_kth_smallest(arr, len(arr) // 2) else: # 中间位置的元素 return find_kth_smallest(arr, len(arr) // 2) def find_kth_smallest(arr, k): pivot_index = random.randint(0, len(arr) - 1) pivot = arr[pivot_index] arr[pivot_index], arr[k] = arr[k], arr[pivot_index] # 临时交换位置 i, j = 0, len(arr) - 1 while True: while i < j and arr[i] <= pivot: i += 1 while i < j and arr[j] > pivot: j -= 1 if i >= j: break arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] # 交换 if k == i: return arr[i] elif k < i: return find_kth_smallest(arr[:i], k) else: return find_kth_smallest(arr[i+1:], k - i - 1) # 示例用法 arr = [3, 1, 5, 2, 6, 4] median = quickselect_median(arr) ```
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