【基础算法总结】分治—快排
分治—快排
- 1.分治
- 2.颜色分类
- 3.排序数组
- 4.数组中的第K个最大元素
- 5.库存管理 III
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1.分治
分治思想就如同它的名字一样:分而治之。
将一个大问题划分成若干个相同或者相识的子问题。然后在将子问题在划分成若干个相同或者相识的子问题,直到划分到不能在划分。然后解决子问题,子问题都解决完了,大问题也就被解决完了。快速排序和归并排序就用的分治思想。
以前我们学快速排序是在数组中选择一个基准元素,然后将数组分成左右两个区间,左区间比基准元素小,右区间比基准元素大。然后递归的去左区间和有区间排序,这种做法是将数组分成了两份。但是对于重复元素非常多的数组即使使用快速排序也会超时。因此这里我们学习新的划分方法,将数组划分成三份。
还是选一个基准元素将数组划分成三份,左区间元素都比基准元素小。中间区间元素和基准元素相同,右区间元素都比基准元素大。因为中间都是等于key的一定就是在最终位置,所以接下来递归还是只考虑左区间和右区间。
2.颜色分类
题目链接:75. 颜色分类
题目分析:
说起来这道题并不是真正的分治快速排序,而是把数组按照一定规则划分成三块的。当把这道题解决后,快排写的就非常简单。
这道题就相当于选择一个基准元素1,把小于1的放左边,大于1的放右边,等于1的放中间。
算法原理:
双指针可以将数组分成两块,具体怎么分,双指针系列第一道题移动零。这里我们需要三个指针将数组分成三块!
每个指针的作用:
i指针:遍历整个数组
left:标记 0 区域的最右侧
right:标记 2 区域的最左侧
三个指针将数组分成4份:
[0,left] :全都是0
[left+1,i-1]:全都是1
[i,right-1]:待扫描的元素
[rigth+1,n-1]:全都是2
接下来就讨论nums[i]是0或1或2应该怎么办?
当nums[i]为0的时候,要把0加入到左边区域,left指向的是 0 最右侧区域,此时left+1,然后将 i 位置和 left+1 元素交换,然后i+1。
还有一种极端情况 i 就在 left+1的为位置,并且正好是0。但是这种处理方法和上面一样。
当nums[i]为1的时候,i 指针往后走就行了
当nums[i]为2的时候,我们要将2加入到右边区间,也就是加入到 right - 1 的位置。交换 i 位置和 right -1 位置的元素。但是此时需要注意的是 交换给 i 位置的元素是待扫描的元素,因此 i 指针不能往后走!
class Solution {
public:void sortColors(vector<int>& nums) {int n = nums.size();int i = 0, left = -1, right = n;while(i < right){if(nums[i] == 0)swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == 2)swap(nums[--right], nums[i]);else++i;}}
};
3.排序数组
题目链接:912. 排序数组
题目描述:
算法原理:
在数组中选择一个基准元素key,根据key将数组分成左右区间,左区间元素小于等于key,右区间元素大于key。这个key就处于排序的最终位置。然后在将左区间排排序,右区间排排序,重复上述过程。整体就有序了。时间复杂度(nlogn)
但是如果数组都是重复元素,此时选择基准元素间将数组分成左右两区间就不行了。时间复杂度退化成O(n^2)
所以我们学习一个更优的做法,将 数组分三块 思想来实现快速排序
我们先选一个基准元素key,将数组分成三块。左区间小于key,中间区间等于key,右区间大于key。中间区间已经在排序后的最终位置,所以只用去去左区间排序,右区间排序。重复上述过程,整体就有序了。
数组如何分三块和颜色分类一模一样。定义一个i 指针 扫描数组,left指针 指向左区间小于key的最右侧, right指针 指向右区间大于key的最左侧。然后分情况讨论就好了。
即使数组全部都是重复元素,我们经过一次数组划分,整个数组都是中间区间,左右区间不存在,也不用在递归下去了,直接结束。时间复杂度O(n)
优化:用随机的方式选择基准元素
之前常用的三数取中,还是不够随机。要想时间复杂度逼近O(nlogn)就要用随机的方式选择基准元素。
随机选择就是让数组中每个元素被选择的概率相同,然后返回被选择的元素。
使用产生随机数的函数 rand(),让生成的随机数%这个区间的长度,然后加上left,这是在这个区间内的随机数的下标,然后返回对应下标的元素。
class Solution {
public:vector<int> sortArray(vector<int>& nums) {srand((unsigned int)time(nullptr));QuickSort(nums,0,nums.size()-1);return nums;}void QuickSort(vector<int>& nums, int l, int r){if(l >= r) return;//数组分三块int key = getRandom(nums, l ,r);int i = l, left = l - 1, right = r + 1;while(i < right){if(nums[i] < key)swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == key)++i;elseswap(nums[--right], nums[i]);}QuickSort(nums, l , left);QuickSort(nums, right, r);}int getRandom(vector<int>& nums, int left, int right){return nums[rand() % (right - left + 1) + left];}
4.数组中的第K个最大元素
题目链接:215. 数组中的第K个最大元素
题目分析:
给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 k 个最大的元素。其实就是一个TopK问题。
TopK问题四种问法:
第 k 个最大的元素
第 k 个最小的元素
前 k 个最大的元素
前 k 个最小的元素
可以使用堆排序, 时间复杂度O(nlogn)
还有一种就是快速选择算法,快速选择算法是基于快排实现的。时间复杂度O(n)。
算法原理:
一定要把数组分三块+随机选择基准元素掌握,才能懂这道题。
核心操作还是选择一个基准元素key,将数组分成< key , = key ,> key 三块区域。在这道题中我们是要找到第K大元素,这个第K大元素有可能落在三个区域中的任何一个区域。如果有一种方法能够确定第K大元素能够落在那个区域,那另外两个区域就不用考虑了。仅需在确定的区域里面递归找。所以说它是比快排更快的一种算法。
接下来重点就是如何确定第K大元素落在左边区域、中间区域、还是右边区域。
此时我们先统计出每个区域中元素的个数,假设左边区域元素个数为 a,中间区域元素个数为 b,右边区域元素个数为 c。
此时就分三种情况讨论:
因为求第K大,所以可以先考虑右边区域,因为右边区域都是大元素聚集地,第K大最有可能在右边区域。
- 第一种情况:如果第K大是落在右边区域,此时 c >= K,因为c表示大元素有多少个,而K表示找第K大的元素。如果 c >= K ,那第K大一定是落在右边区域。此时我们仅需到[right,r],找第K大。
- 第二种情况:如果到了第二情况那第一种情况一定是不成立的。如果第K大是落在中间区域,此时 b + c >= K,又因为第一种情况不满足,所有第K大一定是落在中间区域。此时就找到了也不用递归了。直接返回就可以。
- 第三种情况:第一、第二种情况全部不成立,第K大一定落在左边区域,去**[l,left]找**,但是此时并不是去找第K大了,本来是想在整个区间找第K大,但是第K大元素确定不在中间区域和右边区域,中间和右边区域都要被抛弃,此时去找左边区间找的是第 K - b - c 大的元素
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {srand((unsigned int)time(nullptr));return QuickSort(nums,0,nums.size()-1,k);}int QuickSort(vector<int>& nums, int l, int r, int k){//不用考虑区间不存在的情况,因为下面的判断K落在那个区域,只要满足进入的一定是有的if(l == r) return nums[l];// 1.随机选择基准元素int key = GetRandom(nums, l, r);// 2.根据基准元素将数组分三块int i = l, left = l - 1, right = r + 1;while(i < right){if(nums[i] < key) swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == key) ++i;else swap(nums[--right], nums[i]);}//3.计算每个区间都有多少元素,然后选择区间递归int b = right - 1 - left , c = r - right + 1; if(c >= k) return QuickSort(nums, right, r ,k);else if(b + c >= k) return key;else return QuickSort(nums, l, left, k - b - c);}int GetRandom(vector<int>& nums, int left, int right){return nums[rand() % (right - left + 1) + left];}// int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {// //前k个建小堆// priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> pq(nums.begin(),nums.begin()+k);// //N-k与堆顶元素比较,大于堆顶就入堆,再次调整成小堆// for(size_t i=k;i<nums.size();++i)// {// if(nums[i]>pq.top())// {// pq.pop();// pq.push(nums[i]);// }// }// return pq.top();// }
};
5.库存管理 III
题目链接:LCR 159. 库存管理 III
题目分析:
实际上这也是一个TopK问题,让找前K个最小元素。注意返回结果并不考虑顺序问题。
算法原理:
解法一:排序 ,时间复杂度O(nlogn)
解法二:堆 ,时间复杂度O(nlogk)
解法三:快速选择算法,时间复杂度O(n)
数组分三块+随机选择基准元素。
选择一个基准元素key,将数组分成< key , = key ,> key 三块区域。找前K个最小的元素,落在三个区域中任何一个。统计除每个区域元素个数,然后选择去那个区域找。
分三种情况:
因为前K下最小元素最有可能出现在左边区域,因此先判断左边区域
- a >= K ,去[l,left] 找前K个最小元素
- b + a >= K ,直接返回
- 1、2都不成立,去[right,r] 找 K - a - b 个最小元素
class Solution {
public:vector<int> inventoryManagement(vector<int>& nums, int k) {srand((unsigned int)time(nullptr));QuickSort(nums, 0, nums.size() - 1, k);return {nums.begin(),nums.begin() + k};}void QuickSort(vector<int>& nums, int l, int r, int k){if(l >= r) return;// 1. 随机选择基准元素int key = GetRandom(nums, l, r);// 2. 数组分三块int i = l, left = l - 1, right = r + 1;while(i < right){if(nums[i] < key) swap(nums[++left], nums[i++]);else if(nums[i] == key) ++i;else swap(nums[--right], nums[i]);}// 3. 分情况讨论int a = left - l + 1, b = right - left - 1;if(a >= k) QuickSort(nums, l, left, k);else if(a + b >= k) return;else QuickSort(nums, right, r, k - a - b);}int GetRandom(vector<int>& nums, int left, int right){return nums[rand() % (right - left + 1) + left];}
};
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写在前面: 此博客内容已经同步到我的博客网站,如需要获得更优的阅读体验请前往https://mainjaylai.github.io/Blog/blog/system/chat-system 在当今数字化时代,聊天系统已成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。从个人交流到团队协作,从客户服务到社交网络,聊天应用…...
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香橙派OrangePi AIpro初体验:当小白拿到一块开发板第一时间会做什么?
文章目录 香橙派OrangePi AIpro初体验:当小白拿到一块高性能AI开发板第一时间会做什么前言一、香橙派OrangePi AIpro概述1.简介2.引脚图开箱图片 二、使用体验1.基础操作2.软件工具分析 三、香橙派OrangePi AIpro.测试Demo1.测试Demo1:录音和播音(USB接口…...
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【C语言内存函数】
目录 1.memcpy 使用 模拟实现 2.memmove 使用 模拟实现 3.memset 使用 4.memcmp 使用 1.memcpy 使用 void * memcpy ( void * destination, const void * source, size_t num );目的地址 源地址 字节数 destination:指向要复制内…...
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Mysql部署MHA高可用
部署前准备: mysql-8.0.27下载地址:https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-8.0/mysql-8.0.27-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar mha-manager下载地址:https://github.com/yoshinorim/mha4mysql-manager/releases/download/v0.58/mha4mysql-mana…...
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【算法学习】射线法判断点在多边形内外(C#)以及确定内外两点连线与边界的交点
1.前言: 在GIS开发中,经常会遇到确定一个坐标点是否在一块区域的内部这一问题。 如果这个问题不是一个单纯的数学问题,例如:在判断DEM、二维图像像素点、3D点云点等含有自身特征信息的这些点是否在一个区域范围内部的时候&#x…...
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SQL语句(DML)
DML英文全称是Data Manipulation Language(数据操作语言),用来对数据库中表的数据记录进行增删改等操作 DML-添加数据 insert into employee(id, workno, name, gender, age, idcard) values (1,1,Itcast,男,10,123456789012345678);select *…...
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uniapp小程序打开地图导航
uniapp uni.getLocation({type: gcj02, //返回可以用于uni.openLocation的经纬度success: function (res) {const latitude res.latitude;const longitude res.longitude;uni.openLocation({latitude: latitude,longitude: longitude,success: function () {console.log(suc…...
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webstorm格式化或保存时 vue3引入的组件被删除了
解决办法 保存时设置 格式化设置...
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Java时间转换
一、线程不安全 Date date new Date(); SimpleDateFormat dateFormat new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss"); String prefix dateFormat.format(date);二、线程安全,建议使用 String t1 LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ofPattern("y…...
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Spring Boot与WebFlux的实战案例
Spring Boot与WebFlux的实战案例 大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我们将探讨如何利用Spring Boot和WebFlux构建响应式应用的实战…...
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vue3引入本地静态资源图片
一、单张图片引入 import imgXX from /assets/images/xx.png二、多张图片引入 说明:import.meta.url 是一个 ESM 的原生功能,会暴露当前模块的 URL。将它与原生的 URL 构造器 组合使用 注意:填写自己项目图片存放的路径 /** vite的特殊性…...
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git 禁止dev合并到任何其他分支
创建 pre-merge-commit 钩子 导航到 Git 仓库的钩子目录: cd /path/to/your/repo/.git/hooks创建或编辑 pre-merge-commit 钩子: 也可以通过指令创建 nano pre-merge-commit在钩子文件中添加以下代码: #!/bin/sh# 获取当前分支名称 curr…...
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CSS 背景添加白色小圆点样式
css也是开发过程中不可忽视的技巧 此专栏用来纪录不常见优化页面样式的css代码 效果图: 未添加之前: 代码: background: radial-gradient(circle at 1px 1px, #3d3c3c 2px, transparent 0);background-size: 20px 25px;...
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使用requests爬取拉勾网python职位数据
爬虫目的 本文是想通过爬取拉勾网Python相关岗位数据,简单梳理Requests和xpath的使用方法。 代码部分并没有做封装,数据请求也比较简单,所以该项目只是为了熟悉requests爬虫的基本原理,无法用于稳定的爬虫项目。 爬虫工具 这次…...
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使用Swoole开发高性能的Web爬虫
使用swoole开发高性能的web爬虫 Web爬虫是一种自动化获取网络数据的工具,它可以在互联网上收集数据,并且可以被应用于各种不同的领域,如搜索引擎、数据分析、竞争对手分析等。随着互联网规模和数据量的快速增长,如何开发一个高性…...
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Java环境变量的设置
JAVA环境变量的设置 1.设置环境变量的作用2.如何设置环境变量2.1 找到系统的环境变量2.2 设置环境变量 1.设置环境变量的作用 说明:在Java中设置环境变量主要是为了能够让Java运行时能够找到Java开发工具包(JDK)的安装位置以及相关的库文件。…...
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Authlib,一个终极利器 Python 库专注于提供各种认证和授权解决方案
目录 01什么是 Authlib? Authlib 简介 为什么选择 Authlib? 安装与配置 02Authlib 的基本用法 实现 OAuth 2 客户端 1、创建 OAuth 2 客户端 2、获取访问令牌 3、使用访问令牌访问资源 实现 OAuth 2 服务器 1、创建 OAuth 2 服务器 2、实现授权端点 3、实现资源端…...
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工程文件参考——ADS1118多从机驱动(base on spi_driver)
文章目录 前言ADS1118驱动实现ads_driver.hspi_driver.c 开发问题 前言 SPI设备如果不挂多机通讯的话真的是太遗憾了 ADS new_ADS_Driver(0, SPIx, GPIOx, GPIO_PIN_x);//完成初始化 value ADS->read(ADS, 0);//读取数据需要先挂这个库 工程文件参考——CubeMXLL库SPI主…...
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必胜客之后,DQ冰淇淋也跨界卖汉堡了
汉堡界又迎来一重磅新玩家。近日,DQ冰淇淋在其官方微博、小红书等社交媒体上发文称,DQ汉堡全国首店将于7月10日登陆上海。新玩家入局同时,哈比特汉堡、摩斯汉堡等一批“老玩家”却遗憾陆续退出中国市场。汉堡界,似乎从来不缺新故事。01.冰淇淋“专家”卖汉堡29元起卖,不“…...
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中信建投证券06066:“21信投10”将于7月12日本息兑付并摘牌
智通财经APP讯,中信建投证券发布公告,2021年面向专业投资者公开发行次级债券(第五期)(品种二)(以下简称“本期债券”),将于2024年7月12日开始支付自2023年7月12日至2024年7月11日期间的利息和本期债券本金。据悉,本期债券简称“21信投10”,发行总额1亿元,债券期限为3年,…...
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助推中国越野事业向前发展,越野世家不忘使命与担当
作为国内最早涉及越野领域的品牌之一,北京汽车在多年来的发展进程中,始终以品质为基石,不负“越野世家”的使命与担当,在深耕尖端越野技术,用心服务用户的同时,聚焦越野文化的普及和推广,努力为中国越野事业的向前发展,做出卓越贡献。始于突破,忠于使命,“越野世家”…...
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C++笔试强训day36
目录 1.提取不重复的整数 2.【模板】哈夫曼编码 3.abb 1.提取不重复的整数 链接https://www.nowcoder.com/practice/253986e66d114d378ae8de2e6c4577c1?tpId37&tqId21232&ru/exam/oj 按照题意模拟就行,记得从右往左遍历 #include <iostream> usi…...
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UE5文件操作
首先在虚幻引擎中创建UMyBlueprintFunctionLibrary类,可以在该类中写我们重复利用的功能,并且这些功能不依赖于特定的游戏对象,方便全局调用。 1.文件的读取和写入 UFUNCTION(BlueprintCallable, Category "File")static bool lo…...