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算法:topK和中位数问题
阅读量:4060 次
发布时间:2019-05-25

本文共 478 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

问题A:

数组中最小k个数:

维护k大小的大根堆,STL使用优先队列,时间O(NlogK),空间O(k)


问题B:

数组中第k小的数:

BFPRT算法,时间O(N)

int BFPRT(int Arr[],int K);

过程:
1,将Arr划分5个一组,组内排序找到下中位数,将每组下中位数放到新数组newArr中。
2,递归调用BFPRT(newArr, L/2),找到newArr的中位数mid,mid划分Arr数组,小左大右,mid位置为 T 。
3,如果T == K,则程序结束;如果T < K,则递归调用BFPRT(Arr右,K-T);否则,BFPRT(Arr左,K);

总结:BFPRT通过找到稳定的伪中位数来淘汰较大一部分数据,达到O(N)


问题C:

数据流中位数:

维护大小平衡的一个大根堆和一个小根堆 O(logN)


问题D:

数据流topK:

哈希表+堆,时间O(N*logK)

哈希表,key为数字,times为出现次数,flag标记是否在堆中。

堆中只存放数字,但排序时使用哈希对应times来排序,使用flag来判断是否更新堆。


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