線性時間複雜度求陣列中第K大的數
阿新 • • 發佈:2019-02-02
演算法思想基於快速排序,詳細步驟如下:
1. 隨機選擇一個分割點
2. 將比分割點大的數,放到陣列左邊;將比分割點小的數放到陣列右邊;將分割點放到中間(屬於左部分)
3. 設左部分的長度為L,
當K < L時,遞迴地在左部分找第K大的數
當K > L時,遞迴地在右部分中找第(K - L)大的數
當K = L時,返回左右兩部分的分割點(即原來的支點),就是要求的第K大的數
以上思想的JAVA程式碼實現如下:
package Sort; public class TheKth { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub int a[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}; int r = selectk(a, 0, a.length- 1, 6); System.out.println(r); } //基於快速排序思想,求陣列a中第k大的數,low和high分別為陣列的起始和結束位置 //時間複雜度為o(n),n為陣列的長度 //1<=k<=n //如果存在,返回第k大數的下標,否則返回-1 public static void swap(int a,int b) { int tmp; tmp=a; a=b; b=tmp; } public static int selectk(int a[], int low, int high, int k) { if(k <= 0) return -1; if(k > high - low + 1) return -1; int pivot = low + (int)Math.random()%(high - low + 1); //隨即選擇一個支點 swap(a[low], a[pivot]); int m = low; int count = 1; //一趟遍歷,把較大的數放到陣列的左邊 for(int i = low + 1; i <= high; ++i) { if(a[i] > a[low]) { swap(a[++m], a[i]); count++; //比支點大的數的個數為count-1 } } swap(a[m], a[low]); //將支點放在左、右兩部分的分界處 if(count > k) { return selectk(a, low, m - 1, k); } else if( count < k) { return selectk(a, m + 1, high, k - count); } else { return m; } } }