昨天面試上來就是一個算法，平時基本的算法還行，結果變個法就不會了。。。感覺應該刷一波Leecode冷靜下。。。今天抽空看下。

題目就是要求O(n)復雜度求無序列表中第K的大元素

如果沒有復雜度的限制很簡單。。。加了O(n)復雜度確實有點蒙

雖然當時面試官說思路對了，但是還是沒搞出來，最后面試官提示用快排的思想

主要還是設立一個flag，列表中小于flag的組成左列表，大于等于flag的組成右列表，主要是不需要在對兩側列表在進行排序了，只需要生成左右列表就行，所以可以實現復雜度O(n)。

舉個例子說明下步驟，比如有列表test_list=[6,5,4,3,2,1],找出第3大的元素，就是4，

如果flag=4:

l_list=[3,2,1]

r_list=[6,5]

因為第3大的元素，r_list長度為2，自然flag就是第3大的元素了，return flag，len(r_list)==k-1,就是結束遞歸的基線條件。

如果flag=1:

l_list=[]

r_list=[6,5,4,3,2]

問題就變成了求r_list里面第K大的元素了

如果flag=6:

l_list=[5,4,3,2,1]

r_list=[]

相當于求l_list里第k-(len(test_list)-len(r_list)+1)大的元素了,這里就是相當于求l_list=[5,4,3,2,1]第2大的元素

通過這三種情況進行遞歸，最終返回flag就是目標元素

最差復雜度就是n+n-1+n-2+n-3+......+1=(1+n)n/2，就是O(n²)

當時我就會回答出了最差復雜度肯定是n²啊，面試小哥說平均復雜度，我說計算平均復雜度好像很復雜吧？感覺他也有點蒙，就說每次都是二分的情況的復雜度，

當時竟然回答了個logn*logn。。。最后還是被面試管提示的。。。太尷尬了。。。

實際上如果每次剛好二分，第一次取flag比較次數是n，第二次是n/2,依次下去是n/4,n/8.....n/2

就是n+n/2+n/4....

最最丟人的是計算這個結果還想了一會。。。看樣該做點高中上數學了。。。

實際結果自然是n(1+1/2+1/4+1/8+....1/2ⁿ)=2n，復雜度自然就是O(n)了

最后實現代碼如下：

#給定一個無序列表，求出第K大的元素，要求復雜度O(n)def find_k(test_list,k): flag=test_list[0] test_list.pop(0) l_list=[i for i in test_list if i < flag] r_list=[i for i in test_list if i >= flag] #結果遞歸的基線條件 if len(r_list)==k-1: return flag elif len(r_list)>k-1: return find_k(r_list,k) else: #因為test_list.pop(0)讓test_list少了一個元素，所以下面需要+1 gap=len(test_list)-len(l_list)+1 k=k-gap return find_k(l_list,k) if __name__ == ’__main__’: test_list = [5, 4, 3, 2, 1,10,20,100] res=find_k(test_list,1) print(res)

補充知識：從N個數選取k個數的組合--不降原則（DFS）

原理 ：不降原則（看代碼前先看一下原理吧）

舉個例子：

比如說在6里面隨便選5個數，那么選法都是什么呢？

瞎枚舉？

1234512346

前兩個還不會弄混

然后很可能就亂了

少點數可能不會亂

但是多了就不好整了

比如說在100里隨便選50個數。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12…

所以我們可以運用不降原則：

保證枚舉的這些數是升序排列

其實真正的不降原則還可以平

比如 1 2 2 3 3 4…

但是這里要說的“不降原則”不能平哦！

對于這道題也不能平

否則就有重復數字了

拿6個里面選3個舉例子

1 2 31 2 41 2 51 2 6

第一輪枚舉完畢。

第二個數加一

1 3 ？

這個“？”應該是4，因為是升序排列

1 3 41 3 51 3 6

接著，就是這樣

1 4 51 4 61 5 6

第一位是1枚舉完畢

第一位是2呢?

2 3 42 3 52 3 62 4 52 4 62 5 6

就是這樣的，枚舉十分清晰，對嗎？

以此類推…

3 4 53 4 63 5 64 5 6

然后就枚舉不了了，結束。

所以說，這樣就可以避免判重了。

代碼

#include<iostream>#include<cstring>using namespace std;int n,k; //全局變量：從n個數的集合中選取k個數int a[25]; //存放n個數的集合數據int vis[25];//在dfs中記錄數據是否被訪問過int re[25];//存放被選取的數字void dfs(int step,int start)//參數step代表選取第幾個數字，參數start代表從集合的第幾個開始選{ if(step==k)//如果選夠了k個就輸出 { for(int i=0;i<k;i++) { cout<<re[i]<<' '; } cout<<endl; } for(int i=start;i<n;i++)//不降原則的核心步驟1：從第i+1個開始選取數字(避免重選) { if(vis[i]==1) continue; vis[i]=1; re[step]=a[i]; dfs(step+1,i+1); //不降原則的核心步驟2：從第i+1個開始選取數字(避免重選) vis[i]=0; } return;}int main(){ while(cin>>n>>k) { memset(a,0,sizeof(a)); memset(re,0,sizeof(re)); memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i=0;i<n;i++) { cin>>a[i]; } dfs(0,0); } return 0;}

運行結果

變形——從N個數中選取k個數求和（舉一反三）

代碼

#include<iostream>#include<cstring>using namespace std;int n,k; //全局變量：從n個數的集合中選取k個數int a[25]; //存放n個數的集合數據int vis[25];//在dfs中記錄數據是否被訪問過int re[25];//存放被選取的數字void dfs(int step,int sum,int start)//參數step代表選取第幾個數字，參數sum代表從選取前step-1個數時的總數，參數start代表從集合的第幾個開始選{ if(step==k)//如果選夠了k個就輸出 { cout<<re[0]; for(int i=1;i<k;i++) { cout<<’+’<<re[i]; } cout<<’=’<<sum<<endl; } for(int i=start;i<n;i++)//不降原則的核心步驟1：從第i+1個開始選取數字(避免重選) { if(vis[i]==1) continue; vis[i]=1; re[step]=a[i]; dfs(step+1,sum+a[i],i+1); //不降原則的核心步驟2：從第i+1個開始選取數字(避免重選) vis[i]=0; } return;}int main(){ while(cin>>n>>k) { memset(a,0,sizeof(a)); memset(re,0,sizeof(re)); memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i=0;i<n;i++) { cin>>a[i]; } dfs(0,0,0); } return 0;}

運行結果

變形——從N個數中選取k個數求積（舉一反三）

代碼

#include<iostream>#include<cstring>using namespace std;int n,k; //全局變量：從n個數的集合中選取k個數int a[25]; //存放n個數的集合數據int vis[25];//在dfs中記錄數據是否被訪問過int re[25];//存放被選取的數字void dfs(int step,int sum,int start)//參數step代表選取第幾個數字，參數start代表從集合的第幾個開始選{ if(step==k)//如果選夠了k個就輸出 { cout<<re[0]; for(int i=1;i<k;i++) { cout<<’*’<<re[i]; } cout<<’=’<<sum<<endl; } for(int i=start;i<n;i++)//不降原則的核心步驟1：從第i+1個開始選取數字(避免重選) { if(vis[i]==1) continue; vis[i]=1; re[step]=a[i]; dfs(step+1,sum*a[i],i+1); //不降原則的核心步驟2：從第i+1個開始選取數字(避免重選) vis[i]=0; } return;}int main(){ while(cin>>n>>k) { memset(a,0,sizeof(a)); memset(re,0,sizeof(re)); memset(vis,0,sizeof(vis)); for(int i=0;i<n;i++) { cin>>a[i]; } dfs(0,1,0); } return 0;}

運行結果

以上這篇Python要求O(n)復雜度求無序列表中第K的大元素實例就是小編分享給大家的全部內容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持好吧啦網。