為什么基於快排的查找第k大數時間復雜度是O(n)
我們都知道，查找第k大數有一個很常用的方法，是基於快排的查找，思路跟快排基本一樣，代碼如下： 因為每次分割完只需要繼續操作一邊，所以時間復雜度是O(n)。 但光是這樣解釋讓人有點不清楚，不通過計算很難讓人明白為什么是O(n)，比如，即便每次只操作一邊，那么遍歷的次數也是logn次 ...
原文：找第k大數，最壞時間復雜度O(n)
轉載請注明出處，http: www.cnblogs.com fangpei p .html 以前寫過的一篇，搬過來。 上算法課的時候聽到老師講這個問題，覺得還是蠻有意思的。已知數組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，是先任意找數組中的一個元素a a用數組的第一個元素比較方便 ，然后進行一次划分，就是將數組中所有大於a的數都移到a的一 ...
2014-02-05 16:54 0 7488 推薦指數：
相關推薦
[LintCode] Median（期望時間復雜度O(n)求中位數和第k大數）
主要利用快排遞歸划分的思想，可以在期望復雜度為O(n)的條件下求第k大數。快排的期望復雜度為O(nlogn)，因為快排會遞歸處理划分的兩邊，而求第k大數則只需要處理划分的一邊，其期望復雜度將是O(n)。詳細的證明見《算法導論》。 我們可以這樣粗略的思考： 假設我們的數據足夠的隨機 ...
時間復雜度O(n)
時間復雜度 算法分析 同一問題可用不同算法解決，而一個算法的質量優劣將影響到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在於選擇合適算法和改進算法。一個算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。 一、時間復雜度 （1）時間頻度 一個算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知 ...
建堆是 O(n) 的時間復雜度證明。
才能完成以該節點為堆根節點的建堆過程。 因此，時間復雜度計算如下： \(T(n) = 2^0 * (n ...
關於算法的時間復雜度O(f(n))
（一）算法時間復雜度定義: 在進行算法分析時，語句總的執行次數T(n)是關於問題規模n的函數，進而分析T(n)隨n的變化情況並確定T(n)的數量級。算法的時間復雜度，也就是算法的時間量度，記作：T(n)=O(f(n))。它表示隨問題規模n的增大，算法執行時間的增長率和f(n)的增長率相同，稱作 ...
時間復雜度 O(log n) 意味着什么？
) 預先知道算法的復雜度是一回事，了解其后的原理是另一件事情。 不管你是計算機科班出身還是 ...
圖解時間復雜度O(n)
畫一個16個格子。大O表示計算的操作數。 算法1 需要16步。 算法2 算法1的時間復雜度為O(n) 算法2的時間復雜度為O(logn) n為元素個數16 O中的內容為操作的次數 5種常用的時間復雜度 ...
素數篩法—時間復雜度O(n)
請你想出一個算法求出n以內(含n)的所有素數，要求算法的時間復雜度越小越好。 這里介紹一種算法——快速線性素數篩法（歐拉篩法），時間復雜度O(n)。 訣竅在於：篩除合數時，保證每個合數只會被它的最小質因數篩去。因此每個數只會被標記一次，所以算法時間復雜度為O(n)。 具體請看下面的代碼 ...