找第k大數，最壞時間複雜度O n

第一種方法：用快排的分治方法，是先任意找陣列中的乙個元素a（a用陣列的第乙個元素比較方便），然後進行一次劃分，就是將陣列中所有大於a的數都移到a的一邊，所有小於等於a的數都移到a的另一邊。然後選擇在哪邊繼續進行劃分，最後找到第k大的值。

第二種方法：用冒泡的方法，是每個元素挨著比，第一趟找出最大的數，第二趟找出第2大的數，一直到找到第k大的數結束。

其實第一種方法的平均複雜度能到o(n)，但是它的複雜度依賴於劃分元素，最壞的時間複雜度是o(n^2)。

如果在第一種方法之上，加上乙個篩選劃分元素的過程，就能把最壞時間複雜度降到o(n)。篩選的過程就是把所有的數等分成很多小段，然後求所有小段的中間值。構成乙個由所有中間值組成的段，然後再取中間值，作為劃分元素。即中間值的中間值作為劃分元素。取中間值可以先任選一種排序方法排序之後選擇，因為每一小段的長度很短，不是影響複雜度的主要因素；取中間值的中間值，利用遞迴的方法呼叫自身即可。

這樣就可以把最壞時間複雜度降到o(n)了，複雜度證明比較繁瑣。

#includeusing

namespace
std;
int r = 5; //
定義全域性變數r, r個元素一段
void insort( int a, int m, int p ) //
插入排序
a[j+1] =t;
}}void swap( int &a, int &b ) //
兩數交換
int partition( int a, int m, int p ) //
一次劃分函式
a[m] =a[j];
a[j] =x;
returnj;}
int select( int a, int m, int p, int k ) //
返回乙個i值，使得a[i]是a[m..p]中第k小元素
while( 1
) j = select( a, m, m + int(n/r) -1, int(int(n/r)/2) + 1
); swap( a[m], a[j] ); 
//產生劃分元素
找第k大數，最壞時間複雜度O n
以前寫過的一篇，搬過來。上演算法課的時候聽到老師講這個問題，覺得還是蠻有意思的。已知陣列a，找出a m a p 中的第k大值。很容易想到快排和冒泡。第一種方法 用快排的分治方法，是先任意找陣列中的乙個元素a a用陣列的第乙個元素比較方便 然後進行一次劃分，就是將陣列中所有大於a的數都移到a的一邊，所...
最好，最壞和平均時間複雜度
在查詢成功的情況下，若待查詢的資料元素恰好是陣列的第乙個元素，則只需比較一次即可找到，這就是最好情況，t n o 1 稱最好時間複雜度。若是最後乙個元素，則要比較n次才能找到。t n o n 稱最壞時間複雜度。在查詢不成功的情況下，無論何時進行不成功的查詢都需要進行n次比較，t n o n 成功查詢...
時間複雜度分析 最好 最壞 均攤
array 陣列.n array長度.x 需要查詢的值 int searchposition int array,int n,int x return pos 根據上面的演算法來說的話,如果我x的位置在array 0 那麼時間複雜度就是o 1 如果x的位置在array n 1 或者不在array中....