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个人注册公司费用_短网址生成 在线生成_网站百度权重查询_抖音推广网站

2024/10/13 0:37:07 来源:https://blog.csdn.net/weixin_53717695/article/details/142781035  浏览:    关键词:个人注册公司费用_短网址生成 在线生成_网站百度权重查询_抖音推广网站
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1.数组中的第K个最大元素【215】

思路:
        1.1.要使得时间复杂度为O(n),自己实现大顶堆,通过K次调整,顶部元素就是想要的第K个最大元素

        1.2.实现大顶堆的过程中,先建堆,建堆是利用递归,本质上是从下到上地进行大顶堆的调整,因为如果从上到下,只能实现局部的大顶堆,有可能会漏掉一些元素没调整

        1.3.叶子节点本身就满足大顶堆的性质,所以不需要调整,只需要从倒数第2排进行调整即可,即heapSize / 2 - 1

        1.4.对于某个堆进行调整的时候,判断左子树2 * i + 1,右子树 2 * i + 2,和根节点i,如果左右子树有比i的值大的,取更大的作为largest最大节点,与根节点进行交换,并且递归地调整largest位置的子树符合大顶堆的性质。注意!!交换的只是值,但是largest索引没变,其子树还是原来位置的子树

2. 前K个高频元素

思路:
        2.1. 先用哈希表对元素以及元素出现的次数进行存储,之后对value即出现次数进行排序即可

        2.2.要求算法时间复杂度优于O(nlogn),我采用堆排序,利用PriorityQueue优先队列,定义排序器规则,实现小顶堆。由此,最小的元素在队列首部

        2.3.取前K个高频元素,因此优先队列实现的堆的大小为K即可

        2.4.有新的元素来的时候,如果大小小于K,就直接进入队列;否则,如果小顶堆顶部元素小于新的元素,则将顶部元素弹出,新元素进入队列。且PriorityQueue会自动按照排序器规则调整小顶堆

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