前奏
中，後來為了論證類似快速排序中partition的方法在最壞情況下，能在o（n）的時間複雜度內找到最小的k個數，而前前後後updated了10餘次。所謂功夫不負苦心人，終於得到了乙個想要的結果。
簡單總結如下（詳情，請參考原文第三章）：
1、randomized-select，以序列中隨機選取乙個元素作為主元，可達到線性期望時間o（n）的複雜度。
2、select，快速選擇演算法，以序列中「五分化中項的中項」，或「中位數的中位數」作為主元（樞紐元），則不容置疑的可保證在最壞情況下亦為o（n）的複雜度。
本章，咱們來闡述尋找最小的k個數的反面，即尋找最大的k個數，但此刻可能就有讀者質疑了，尋找最大的k個數和尋找最小的k個數，原理不是一樣的麼?
是的，的確是一樣，但這個尋找最大的k個數的問題的實用範圍更廣，因為它牽扯到了乙個top k演算法問題，以及有關搜尋引擎，海量資料處理等廣泛的問題，所以本文特意對這個top k演算法問題，進行闡述以及實現（側重實現
BFPRT演算法（TOP K問題）
在一大堆數中求其前k大或前k小的問題，簡稱top k問題。而目前解決top k問題最有效的演算法即是bfprt演算法，其又稱為中位數的中位數演算法，該演算法由blum floyd pratt rivest tarjan提出，最壞時間複雜度為o n 在首次接觸top k問題時，我們的第一反應就是可以先...
TOP K問題（c 實現）
top k問題 c 實現 給定乙個陣列，找出陣列中最大的k個數或者最小的k個數，稱為top k問題。這是面試的常考題，解法可以是基於最大堆 最大堆排序 基於快速排序實現等等，文字基於快速排序的思想實現。我們不會採用快速排序的演算法來實現top k問題，但我們可以利用快速排序的思想，在陣列中隨機找乙個...
原創 TOP k演算法的簡單實現
顧名思義，top k就是從海量的資料中選取最大的k個元素或記錄。基本思想就是維護乙個具有k個元素的小頂堆。每當有新的元素加入時，判斷它是否大於堆頂元素，如果大於，用該元素代替堆頂元素，並重新維護小頂堆，直到所有元素被處理完畢。時間複雜度為o n logk 基本達到線性複雜度。部分 如下 列印陣列元素...