网站这么设置微信支付,优化官方网站设计,网站建设与管理常用,网站建设商家BM47 寻找第k大
第一天就随便记录吧#xff0c;万事开头难#xff0c;我好不容易开的头#xff0c;就别难为自己#xff0c;去追求高质量了。嘿嘿嘿 题目 传送门
解题思路一#xff1a;维护一个大小为k的最小堆。最后返回堆顶元素。 代码#xff1a;
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# 代码中的类名…BM47 寻找第k大
第一天就随便记录吧万事开头难我好不容易开的头就别难为自己去追求高质量了。嘿嘿嘿 题目 传送门
解题思路一维护一个大小为k的最小堆。最后返回堆顶元素。 代码
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# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定请勿修改直接返回方法规定的值即可
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# param a int整型一维数组
# param n int整型
# param K int整型
# return int整型
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from heapq import heappushpop
from typing import List#
# 代码中的类名、方法名、参数名已经指定请勿修改直接返回方法规定的值即可
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# param a int整型一维数组
# param n int整型
# param K int整型
# return int整型
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from heapq import heappushpop
from typing import Listclass Solution:def findKth(self , a: List[int], n: int, K: int) - int:# write code here# 维护一个大小为k的最小堆。最后返回堆顶元素import heapqheap []# 将前k个数压进数组for i in range(K):heapq.heappush(heap, a[i])print(fheap {heap})for i in range(K,n):# 取堆顶元素如果堆顶元素小poppush如果堆顶元素一样push。如果堆顶元素大passheap_top heap[0]print(f{a[i], heap_top})if a[i] heap_top:heapq.heappop(heap)heapq.heappush(heap,a[i])elif a[i] heap_top:heapq.heappush(heap,a[i])else:passprint(heap)return heap[-K]
so Solution()
a,n,K [10,10,9,9,8,7,5,6,4,3,4,2],12,3
print(so.findKth(a,n,K)) 解题思路二二分查找这个思路很值得学习 思路二 原帖传送门 等我实现实现
