最小堆 最小堆是一种完全二叉树，特点是根节点比两个子节点都小（或者根节点比子节点都大） 过程 先找10000个数构建最小堆 依次遍历10亿个数，如果比最小堆的最小值大，则替换这个最小值，并重新构建最小堆 最后输入10000个值 时间复杂度 构建最小堆的复杂度为 logn ...

一个较好的方法：先拿出10000个建立小根堆，对于剩下的元素，如果大于堆顶元素的值，删除堆顶元素，再进行插入操作，否则直接跳过，这样知道所有元素遍历完，堆中的10000个就是最大的10000个。时间复杂度: m + (n-1)logm = O(nlogm) 优化的方法：可以把所有10亿个数据分组 ...

1. 算法如下：根据快速排序划分的思想 (1) 递归对所有数据分成[a,b）b（b,d]两个区间，(b,d]区间内的数都是大于[a,b)区间内的数 (2) 对(b,d]重复(1)操作，直到最右边的区间个数小于100个。注意[a,b)区间不用划分 (3) 返回上一个区间，并返回此区间的数字 ...

前两天面试3面学长问我的这个问题（想说TEG的3个面试学长都是好和蔼，希望能完成最后一面，各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了），这个问题还是建立最小堆比较好一些。 先拿10000个数建堆，然后一次添加剩余元素，如果大于堆顶的数（10000中最小的），将这个数替换堆顶 ...

nums = [1,8,2,23,7,-4,18,23,24,37,2]//创建数组 for i in range(5): print(nums.index(min(nums)))//nums.index()//输出一个数的索引1,min(nums)选择nums最小的数 ...

我认为这道题的关键就是你要知道如何去生成100以内的随机整数，只要成功生成了，其他的都挺好写的。 随机生成整数的有关代码 所以建立一个类，在该类中完成随机整数的生成，最大值最小值的寻找，和数与50的比较。 这里还是要注意，在每次调用 ...

给定一整形数组a，要求从中找出最大的数和最小的数，并计算时间复杂度。 实现1: 遍历数组，每次取数组中一个元素， 分别与当前最大值和最小值进行比较，时间复杂度O(2n ...

问题定义：有2n+1个数，只有一个单着，别的都是成对的，找出这个单着的数。比如：2 1 3 2 1。3是答案。 思路一：暴力搜索——每个数都和其他数比较，找不到相同的，就得到了结果。时间复杂度为o(n2) 思路二：排序搜索——先给序列排个序，之后从前往后一对一对的找，直到不是成对的为止 ...