Randomized Selection是一種選擇性能比QuickSort還要優異的算法,可以在O(n)的時間複雜度內選擇一個陣列中第k小(大)的元素。
該算法的基本思想是選擇一個隨機數作為pivot(基準點),將陣列分為兩個部分,一部分比pivot小,一部分比pivot大。然後判斷第k小(大)的元素在哪個部分中,進行分治遞歸操作,直到找到第k小(大)的元素為止。
以下是一個說明Randomized Selection的Python代碼範例:
import random
def randomized_selection(arr, k):
if len(arr) == 1:
return arr[0]
pivot = random.choice(arr)
left = [x for x in arr if x < pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
mid = [x for x in arr if x == pivot]
if k <= len(left):
return randomized_selection(left, k)
elif k > len(left) + len(mid):
return randomized_selection(right, k-len(left)-len(mid))
else:
return mid[0]
在這個例子中,我們首先選擇隨機pivot,然後將陣列分成三部分:比pivot小的元素、比pivot大的元素、和等於pivot的元素。接著,我們判斷第k小(大)的元素在哪個部分中,進行分治遞歸操作。如果k小於等於左邊部分的元素個數,那麼第k小的元素必然在左邊,我們就遞歸對左邊的陣列進行操作。如果k大於左邊部分的元素個數加上等於pivot的元素個數,那麼第k小的元素必然在右邊,我們遞歸對右邊的陣列進行操作。如果k介於左邊部分的元素和等於pivot的元素的個數之間,那麼第k小的元素就是pivot本身。
以上就是Randomized Selection的基本概念和使用範例。該算法通常比其他排序算法效率更高,因為它採用隨機pivot,可以避免最壞情況下的時間複雜度。
Randomized Selection是一種利用隨機化算法來找到數組中第k小元素的算法。
該算法的關鍵是在每一次遍歷數組時隨機選擇一個pivot元素,把小於pivot的元素放到pivot左邊,大於pivot的元素放到pivot右邊,然後根據pivot的位置決定接下來的操作。
如果pivot的位置恰好是k-1,那麼第k小元素就是pivot;如果pivot的位置小於k-1,則在右側子數組中遞歸查找第k-pivot位置的元素;如果pivot的位置大於k-1,則在左側子數組中遞歸查找第k個元素。
該算法的時間複雜度為平均情況下O(n),最壞情況下O(n^2)。
為了避免最壞情況的發生,可以在每次遞歸時隨機選擇pivot,而不是固定選擇數組的第一個元素或最後一個元素。
Randomized Selection常用於解決第k小元素或第k大元素的問題,例如找到中位數或top k問題。
總之,Randomized Selection是一種簡單、高效的算法,適用於快速查找數組中第k小元素。
答案:使用Randomized Selection算法,平均時間複雜度為O(n)。
答案:實現Randomized Selection,將每個元素與第一個標兵進行比較,然後將數組切分到第二大的數為止。
答案:使用Randomized Selection算法,從中選擇一個標兵元素,然後比較將數組切分為左右兩個子數組。
答案:使用Randomized Selection算法找到第k小元素,然後在剩餘的數組中進行線性查找。
答案:使用Randomized Selection算法,將數組切分為左右兩部分,遞歸查找前k大的元素,然後歸並兩個子數組。