Hướng dẫn how do i get the kth smallest element in heap python? - làm cách nào để lấy phần tử nhỏ nhất thứ k trong heap python?
|
Cho một min-heap có kích thước n, tìm phần tử ít nhất trong min-heap. & Nbsp; Show
Examples:
Được đề xuất: Vui lòng thử cách tiếp cận của bạn trên {IDE} trước, trước khi chuyển sang giải pháp.{IDE} first, before moving on to the solution.Cách tiếp cận ngây thơ: Chúng ta có thể trích xuất phần tử tối thiểu từ min-heap k lần và phần tử cuối cùng được trích xuất sẽ là phần tử tối thiểu thứ k. Mỗi thao tác xóa mất thời gian o (log n), do đó tổng độ phức tạp thời gian của phương pháp này xuất hiện là o (k * log n). & Nbsp;: We can extract the minimum element from the min-heap k times and the last element extracted will be the kth least element. Each deletion operation takes O(log n) time, so the total time complexity of this approach comes out to be O(k * log n). Implementation: C++
Độ phức tạp về thời gian: o (k * log n) & nbsp; Cách tiếp cận hiệu quả: & NBSP;: Chúng tôi có thể lưu ý một quan sát thú vị về Min-heap. Một yếu tố X ở cấp độ ith có i - 1 tổ tiên. Theo tài sản của min-heaps, những tổ tiên I-1 này được đảm bảo là nhỏ hơn x. Điều này ngụ ý rằng X không thể nằm trong số các yếu tố I - 1 ít nhất của đống. Sử dụng thuộc tính này, chúng ta có thể kết luận rằng phần tử tối thiểu thứ k có thể có mức tối đa k. Chúng ta có thể giảm kích thước của min-heap sao cho nó chỉ có mức K. Sau đó, chúng ta có thể có được phần tử ít nhất k bằng chiến lược trước đây về trích xuất phần tử tối thiểu k lần. & Nbsp; Lưu ý rằng kích thước của đống được giảm xuống mức tối đa là 2k - 1, do đó, mỗi hoạt động của Heapify sẽ mất thời gian O (log 2K) = O (k). Tổng độ phức tạp thời gian sẽ là O (K2). Nếu n >> k, thì phương pháp này thực hiện tốt hơn so với phương pháp trước. & Nbsp; Implementation: C++
Độ phức tạp về thời gian: O (K2) Cách tiếp cận hiệu quả hơn: & nbsp; More efficient approach: Chúng ta có thể cải thiện hơn nữa độ phức tạp về thời gian của vấn đề này bằng thuật toán sau:
Kích thước ban đầu của hàng đợi ưu tiên là một, và nó tăng lên tối đa một ở mỗi bước K - 1. Do đó, có các yếu tố k tối đa trong hàng đợi ưu tiên và độ phức tạp về thời gian của các hoạt động POP và chèn là O (log k). Do đó, tổng độ phức tạp thời gian là o (k * log k). & Nbsp; Implementation: C++
Độ phức tạp về thời gian: O (K * log k) Làm thế nào để bạn tìm thấy yếu tố nhỏ nhất trong đống?Các bước sau đây có liên quan đến việc tìm kiếm K T H K^{th} Kth phần tử nhỏ nhất bằng cách sử dụng một min-heap. Tạo một min-heap bằng cách sử dụng mảng đã cho. Nhập phần tử ở gốc của heap k-1 k-1 k-1 lần. Phần tử trên gốc của đống là phần tử nhỏ nhất k t h k^{th} kth.Create a min-heap using the given array. Remove the element at the root of the heap k − 1 k-1 k−1 times. The element on the root of the heap is the k t h k^{th} kth smallest element.
Làm thế nào để bạn tìm thấy phần tử nhỏ nhất kth trong một mảng trong Python?Phần tử nhỏ nhất của K'th trong một mảng chưa được phân loại bằng cách sử dụng sắp xếp: Sắp xếp mảng đã cho và trả về phần tử tại Index K-1 trong mảng được sắp xếp. Thực hiện theo các bước đã cho để giải quyết vấn đề: Sắp xếp mảng đầu vào theo thứ tự ngày càng tăng. Trả về phần tử tại chỉ mục K-1 (lập chỉ mục dựa trên 0) trong mảng được sắp xếp.Sort the given array and return the element at index K-1 in the sorted array. Follow the given steps to solve the problem: Sort the input array in the increasing order. Return the element at the K-1 index (0 – Based indexing) in the sorted array.
Chúng ta có thể tìm thấy phần tử lớn nhất KTH bằng cách sử dụng Min Heap không?Để tìm ra yếu tố lớn nhất kth, chúng ta luôn cần xây dựng một min-heap và phần tử hàng đầu trong đống sẽ là yếu tố lớn nhất thứ k của chúng ta.Để tìm ra yếu tố nhỏ nhất kth, chúng ta luôn cần xây dựng một phần lớn tối đa và phần tử hàng đầu trong tối đa sẽ là yếu tố nhỏ nhất của chúng ta.. To find Kth smallest element, we always need to construct a max-heap and the top element in the max-heap would be our Kth smallest element.
Làm thế nào để bạn tìm thấy yếu tố lớn nhất kth trong một đống?Sử dụng log heap tối đa (n)) bằng cách sử dụng tối đa.Ý tưởng là chỉ đơn giản là xây dựng một kích thước tối đa N và chèn tất cả các phần tử mảng [0, N-1] vào nó. Sau đó, Pop Pop K-1 phần tử đầu tiên từ nó.Bây giờ yếu tố lớn nhất của K'th sẽ nằm ở gốc của Max-Heap.construct a max-heap of size n and insert all the array elements [0…n-1] into it. Then pop first k-1 elements from it. Now k'th largest element will reside at the root of the max-heap.
Làm thế nào để bạn tìm thấy phần tử nhỏ nhất kth trong một mảng mà không cần sắp xếp?Các bước giải pháp.. Phân vùng mảng a [trái .. phải] thành hai subarrays a [trái .. .... Tính toán số lượng các phần tử trong SubArray A [trái .. pos] tức là đếm = pos - trái + 1 .. if (Count == k), thì A [POS] là phần tử nhỏ nhất kth .. Nếu không thì xác định trong số hai Subarrays A [trái .. POS-1] và A [POS + 1 ... |
