演算法 尋找最大k個數

對於這個問題， 最容易想到的辦法就是給陣列排個序, 如果使用快速排序，時間複雜度是o(nlogn)， 但事實上我們只需要尋找這k個數，排序的方法顯然做了多餘的事情。

那麼，能不能在這個基礎上優化一下呢？

我們知道，快速排序的思想是：在陣列中選中乙個支點，以這個支點將陣列劃分成兩部分s1, s2，保證s1所有元素小於支點，s2不小於（用「不小於」好像嚴謹一些）支點。

現在，我們修改一下，讓s2中所有元素不小於支點，s2中所有元素小於支點。假設支點所在位置為i，那麼：

接下來給出**實現：

function swap(arr, i, j) 

function partition(arr, low, high) 
} swap(arr, low, m);
return m;
}function quick_sort(arr, low, high) 
}function find_top_k(arr, low, high, k) else if (cnt < k) 
}}

堆（英語：heap）是電腦科學中的一種特別的樹狀資料結構。若是滿足以下特性，即可稱為堆：「給定堆中任意節點p和c，若p是c的母節點，那麼p的值會小於等於（或大於等於）c的值」。若母節點的值恆小於等於子節點的值，此堆稱為最小堆（min heap）；反之，若母節點的值恆大於等於子節點的值，此堆稱為最大堆（max heap）。在堆中最頂端的那乙個節點，稱作根節點（root node），根節點本身沒有母節點（parent node）。

function heapify(arr, start, end) 

}for (let i = parseint(len / 2) - 1; i >= 0; i--)

function heap_sort(arr, len) 

for (let i = len - 1; i > 0; i--) 
}

function heap_sort(arr, len) 

for (let i = len - 1; i >= len - k; i--) 
}

尋找最大的K個數 TOP K演算法

前言 本文是對程式設計之美第2.5節以及博文的一些總結和心得 問題描述 有很多個無序的數，怎麼從中選出其中最大的若干數呢？這個問題中的很多可以是幾個數也可以使成百上億的數，針對此問題我們有以下解法 解法一 咱們先簡單的理解，要求乙個序列中最小的k個數，按照慣有的思維方式，很簡單，先對這個序列從小到大...

尋找最大的K個數

方法一 改進的快速排序 分割槽時，根據數p將陣列分為兩部分，設大於p的數個數為a，小於p的數的個數為b。如果，a k，則從這a個數取最大的k個數，若a時間複雜度是o nlogk include includevoid swap float a,float b int fun float n,int ...

尋找陣列最大K個數

給定乙個無序陣列，找出最大的k個數。以下方法可以解決此類問題。快速排序中，其中最重要的一步是如何找到某個基準值的最終在陣列的存放位置index，找到這個位置index後，則index左邊的值全小於等於基準值，index右邊的值全大於基準值。在本題中要找top k大的數，那麼過程必須反著來，也即ind...