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LC T668笔记 & 有关二分查找、第K小数、BFPRT算法
LC T668笔记 【涉及知识：二分查找、第K小数、BFPRT算法】 【以下内容仅为本人在做题学习中的所感所想，本人水平有限目前尚处学习阶段，如有错误及不妥之处还请各位大佬指正，请谅解，谢谢！】 ！！！观前提醒！！！ 【本文篇幅较大，如有兴趣建议分段阅读】 有关二分查找 作用：在有序集合中快速查找经典算法 BFPRT算法详解
经典算法 BFPRT算法详解 问题描述：给定一个整型数组，返回其中第K小的数 普通解法： 这道题可以利用荷兰国旗改进的 partition 和随机快排的思想：随机选出一个数，将数组以该数作比较划分为 <,=,> 三个部分，则 = 部分的数是数组中第几小的数不难得知，接着对 < （如果第K小的数在在 n 个数当中找第k小元素 (BFPRT算法，最坏情况为线性时间的选择问题)
题目描述 问题描述： 在 n 个数当中找第k小元素。 输入： 第一行输入n的值，第二行输入n个数，第三行输入k的值。 输出： n 个数中的第k小元素。 要求： 你的算法最坏情况下应该在线性时间内完成。 示例1 ： 输入: 5 8 1 3 6 9 3 输出:BFPRT算法
在一大堆数中求其前k大或前k小的问题，简称TOP-K问题。而目前解决TOP-K问题最有效的算法即是BFPRT算法，其又称为中位数的中位数算法，该算法由Blum、Floyd、Pratt、Rivest、Tarjan提出，最坏时间复杂度为O(n)O(n)O(n)。 在首次接触TOP-K问题时，我们的第一反应就是可以先对所有数据进行一次快速筛出topK的快速选择算法和BFPRT优化
本文始发于个人公众号：TechFlow，原创不易，求个关注 在之前Python系列当中，我们介绍了heapq这个库的用法，它可以在\(O(nlogn)\)的时间里筛选出前K大或者前K小的元素。今天我们一起来看一个可以更快实现选择的快速选择算法。 思维推导 在公布答案之前，我想先带着大家试着推导一下解法。【Leetcode 大小堆、二分、BFPRT、二叉排序树、AVL】数据流的中位数（295）
题目 中位数是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。 例如， [2,3,4] 的中位数是 3 [2,3] 的中位数是 (2 + 3) / 2 = 2.5 设计一个支持以下两种操作的数据结构： void addNum(int num) - 从数据流中添加一个整数到数据结构中。 double findMedian() -BFPRT算法O(n)解决第k小的数
链接：https://www.jianshu.com/p/a43b0e1712d1 第k小算法 我们通常会简单地进行一个快速排序后，得到第k个位置上的数字即可。我们都知道的是快速排序是个不稳定的排序，它的排序过程简单的理解主要是两个概念Partion,pivot(基准数) 一趟快速排序的过程如下 先从序列中选取一个数作为O（n）最坏时间复杂度找第K大问题
class Solution { public: int InsertSort(vector<int>& a, int l, int r){ for(int i = l + 1; i <= r; i++){ auto x = a[i]; auto j = i; while(j > l && x < a[j-1]){