首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从数组A构造数组B,每个索引都是原始数组中第k个元素的最大值

答案: 构造数组B的过程如下:

  1. 首先,对数组A进行排序,得到有序数组A_sorted。
  2. 然后,遍历数组A_sorted,对于每个元素A_sorted[i],将其放入数组B的第i个位置。
  3. 最后,将数组B中的每个元素复制k-1次,使得每个索引都是原始数组中第k个元素的最大值。

这种构造数组B的方法可以保证每个索引都是原始数组中第k个元素的最大值。由于数组A_sorted是有序的,所以可以直接取第k个元素作为最大值。

这种方法的时间复杂度为O(nlogn),其中n是数组A的长度。排序数组A的时间复杂度为O(nlogn),遍历数组A_sorted并复制元素的时间复杂度为O(n)。

这个问题可以应用于各种场景,例如在数据分析中,可以根据某个指标对数据进行排序,并选择每个分组的第k个元素作为代表。在图像处理中,可以根据像素的灰度值对图像进行排序,并选择每个区域的第k个像素作为代表。

腾讯云相关产品推荐:

  • 云服务器(CVM):提供可扩展的计算能力,适用于各种应用场景。链接:https://cloud.tencent.com/product/cvm
  • 云数据库 MySQL版(CDB):提供高性能、可扩展的关系型数据库服务。链接:https://cloud.tencent.com/product/cdb
  • 云原生容器服务(TKE):提供高度可扩展的容器化应用管理平台。链接:https://cloud.tencent.com/product/tke
  • 人工智能平台(AI Lab):提供丰富的人工智能算法和工具,帮助开发者构建智能应用。链接:https://cloud.tencent.com/product/ailab

请注意,以上推荐的产品仅代表腾讯云的一部分产品,更多产品和服务请参考腾讯云官方网站。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数组K最大元素

数组K最大元素 在未排序数组中找到k最大元素。请注意,你需要找数组排序后k最大元素,而不是k不同元素。...,又大于或等于右子树关键字值并且为完全二叉树,首先定义adjustHeap函数左调整堆使用,首先以i作为双亲元素下标,以k作为左孩子下标,当右孩子存在时判断右孩子是否大于左孩子,大于左孩子则将k作为右孩子指向下标...,然后判断双亲值与k指向孩子节点值大小,如果孩子值大于双亲值则交换,并且以k作为双亲节点沿着路径继续向下调整,否则就结束本次循环,然后定义n作为数组长度,之后将堆每个作为双亲节点子树进行调整,...使整个树符合大顶堆特征,之后进行k次循环,由于是大顶堆且已调整完成将顶堆顶值也就是最大值取出赋值给target,之后判断是否需要进一步调整,如果需要则交换顶端值与最后一值,然后调整顶堆符合大顶堆条件...,同样取出顶堆最大值,取出k次即可完成。

1.2K30

LeetCode,数组K最大元素

力扣题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。 请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...冒泡排序 「冒泡排序」:依次比较两相邻元素,如果是逆序(从小到大)(a[j]>a[j+1]),则将其交换,最终达到有序化; 冒泡排序,每一轮排序都会将最大值排列出来(第一轮将第一大值置于倒数第一位置...,所以,根据题目求 k 最大元素,我们只需轮询K次即可。 最后返回 [数组长度-K] 下标的值即为所求。...基于快速排序选择方法 我们可以用快速排序来解决这个问题,先对原数组排序,再返回倒数 k 个位置,这样平均时间复杂度是 O(nlogn),我们可以改进快速排序算法来解决这个问题:在分解过程当中,我们会对子数组进行划分...这样就可以把原来递归两区间变成只递归一区间,提高了时间效率。这就是「快速选择」算法。 我们知道快速排序性能和「划分」出数组长度密切相关。

92320
  • leetcode:数组K最大元素

    数组K最大元素 难度中等1787 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 **k** 最大元素。...请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 算法解决此问题。...<= 105 -104 <= nums[i] <= 104 ---- 这道题有多种解法 思路一: 先将这个数组进行排序,然后返回k元素下标即可。...: 运用优先级队列,将数组元素放到优先级队列中排序,默认为大堆,然后进行 k - 1次 pop 掉队头位置,最后 k 个大数字就在对头位置了!...,默认为大堆 priority_queue p(nums.begin(), nums.end()); //将队列k-1最大元素pop掉

    53320

    查找数组K元素

    要查找一数组 K元素,有多种方法可以实现,其中常用方法是使用分治算法或快速选择算法,这两种方法时间复杂度到时候O(n)。...下面是使用分治算法实现查找 K元素过程: 1.分解(Divide):将数组分为若干个子数组每个数组包含一组元素。...这个过程会反复进行,直到找到 K元素或确定它在左侧或右侧数组。4.合并(Combine):合并步骤通常不需要执行,因为在递归过程,只需继续查找左侧或右侧数组 K元素。...5.基本情况(Base Case):递归终止条件通常是当子数组只包含一元素时,即找到了 K元素。...下面是一示例 Go 代码,实现了查找数组 K元素分治算法: package main import "fmt" func findKthLargest(nums []int, k int

    16620

    前端算法专栏-数组-215. 数组K最大元素

    分类数组-三路快排题目215. 数组K最大元素给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。...请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 算法解决此问题。...示例 1:输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2输出: 5示例 2:输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4输出: 4解释首先定义一变量len表示数组长度,在外层遍历...定义变量max,初始值是数组第一项,表示默认当前第一值最大定义变量index,初始值0,表示当前数组最大值索引在内循环2值开始遍历,比较max值和当前遍历值如果max小于当前遍历值,...就把当前值赋值给max,同时将当前值索引赋值给index遍历完第一次后,max表示当前最大元素,然后把当前最大数组删除继续外层循环遍历,重复上述操作遍历k次后,将当前k大值赋值给max

    19410

    数组K最大元素

    题目: 给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组 k 最大元素。 请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 提示: 1 <= k <= nums.length...<= 104 -104 <= nums[i] <= 104 Related Topics 数组 分治 快速选择 排序 堆(优先队列) 1361 0 思路: 维护一小根堆,把元素添进去,只要堆大小超过了...k值,我们就进行出堆,这样留在最后就是k最大数据,其中堆顶就是目前k最大数据最小值即我们求数组 k 最大元素。...代码: public int findKthLargest(int[] nums, int k) { final PriorityQueue minHeap = new

    42110

    每日三题-数组K最大元素、滑动窗口最大值、前K高频元素

    ‍个人主页: 才疏学浅木子 ‍♂️ 本人也在学习阶段如若发现问题,请告知非常感谢 ‍♂️ 本文来自专栏: 算法 算法类型:Hot100题 每日三题 数组K最大元素 滑动窗口最大值...前K高频元素 数组K最大元素 解法一 暴力 先排序再返回 class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int...k) { Arrays.sort(nums); return nums[nums.length-k]; } } 解法二 优先队列 维护一长度为k小根堆... list = new LinkedList(); // 维护一降序双向队列 // 【1,3,-1】 = > [3,-1] =》[1,2]/...ans[i-k+1] = nums[list.peekFirst()]; } return ans; } } 前K高频元素 解法一 优先队列 先遍历获取频数数组再回去前

    66140

    LeetCode-215-数组K最大元素

    # LeetCode-215-数组K最大元素 在未排序数组中找到 k 最大元素。请注意,你需要找数组排序后 k 最大元素,而不是 k 不同元素。...,一次遍历就能完成数组大到小构建 寻找排序之后k最大元素,也就是寻找大顶堆正序k元素 之后一直弹出到k-1为止,下一位置就是k最大元素 方法2、暴力破解: 排序之后,倒置一下,...简便起见,注意到 k 最大元素也就是 N - k 最小元素,因此可以用 k 小算法来解决本问题。 首先,我们选择一枢轴,并在线性时间内定义其在排序数组位置。...这可以通过 划分算法 帮助来完成。 为了实现划分,沿着数组移动,将每个元素与枢轴进行比较,并将小于枢轴所有元素移动到枢轴左侧。 这样,在输出数组,枢轴达到其合适位置。...而在这里,由于知道要找 N - k元素在哪部分,我们不需要对两部分都做处理。 最终算法十分直接了当 : 随机选择一枢轴。 使用划分算法将枢轴放在数组合适位置 pos。

    35210

    快排查找数组K最大元素

    当下标p到q和q+1到r这两个子数组都排好序之后,再将两有序子数组合并,这样下标p~r数据就都排好序了。...假设对n元素归排需时间T(n),分解成两个子数组排序时间都是T(n/2)。 merge()合并两有序子数组时间复杂度是O(n)。...归排执行效率与要排序原始数组有序程度无关,所以其时间复杂度非常稳定,不管最好情况、最坏情况,还是平均情况,都是 。...解答 快排核心思想就是分治和分区,可利用分区思想:O(n)时间复杂度内求无序数组K元素。 如,4, 2, 5, 12, 3这样一组数据,3大元素就是4。...那我每次取数组最小值,将其移动到数组最前,然后在剩下数组中继续找最小值,以此类推,执行K次,找到数据不就是K元素了吗?

    4.1K10

    【LeetCode热题100】【堆】数组K最大元素

    数组K最大元素 - 力扣(LeetCode) 快速选择 快速排序思想是每次将数列分成一边大一边小继续递归下去,平均复杂度是O(nlogn),快速选择思路基本一样,不同是只需要找一边继续递归下去...::swap(nums[i], nums[j]); // 大放左边,小放右边 } nums[low]=nums[i]; // 腾位置给枢纽元素 nums...[i]=pivot; if (k <= i) return QC(nums, k, low, i); return QC(nums, k, j +...k-1, 0, nums.size() - 1); } }; 堆排序 手写一堆,一k容量小顶堆,遍历一次数列,如果有比堆顶元素更新堆顶,重新调整堆,这样下来堆里就是最大k个数,堆顶就是...k 堆主要就是调整堆如何实现,直接以原数组为容器承载,递归调整堆 class Solution { public: void adjustMinHeap(vector &nums,

    8210
    领券