从n个排序数组中获得k个最小值的时间复杂度？
我有n个数组。这些数组中的每一个都可以是无限长的。（长度可以可变）。所有这n个数组都被排序了。
2 4 6 7 9
23 45 67 78 99
1 2 6 9 1000 4567 6567 67876
45 56 67 78 89 102 103 104
91 991 9991 99991
共有1个答案
我想是O(n+k.log(n))。
首先，构建每个数组中最小元素的堆（也存储数组的索引）。构建大小为n的堆是O(n)。然后，重复k次：从堆中取出一个元素（它是O（log n）），并从您取出的元素所在的数组中插入下一个最小的元素（也是O（log n））。总的来说，这是O(n+k.log(n))。
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如果您有长度的排序数组，请查找其中最小的元素。这里有一些潜在的解决方案，有些涉及最小堆或二进制搜索，但我想知道使用QuickSelect的时间复杂度是多少。如果我们简单地将每个数组连接在一起，并在组合数组上使用quickselect。 Quickselect在一般情况下以线性时间运行，但是数组的组合确实会扩展搜索空间，但它比使用合并策略更有效，因为如果选择了好的枢轴，Quickselect必然允许
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在研究合并k个排序的连续数组/向量的问题以及它在实现上与合并k个排序的链表有何不同时，我发现了两个相对简单的用于合并k个连续数组的朴素解决方案和一个基于成对合并的很好的优化方法，该方法模拟了mergeSort（）的工作原理。我实现的两个朴素解决方案似乎具有相同的复杂性，但在我进行的一个大型随机测试中，似乎一个比另一个效率更低。 我天真的合并方法如下所示。我们创建一个输出向量 我的第二个天真解决方案
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问题： 我必须分析时间复杂度来对几乎已排序的整数值列表进行排序（使用快速排序）。 我做了什么？ 我读过SO Q1、SO Q2、SO Q3和这一本。 但是，我没有发现任何明确提到使用快速排序对k排序数组进行排序的时间复杂度的内容。 由于快速排序算法的时间复杂度取决于选择数据透视的策略，并且由于几乎排序了数据，因此有可能面临最坏情况，为了避免最坏情况，我使用了三个值（第一、中间、最后）的中位数作为这里
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这可能是微软的面试问题。 从排序的数组中找出第k个最小的元素（忽略重复项） [编辑]：数组可能包含重复项（未指定）。 想了很多次，但仍然质疑自己：还有更好的解决方案吗？ 取最大堆 时间复杂度：O（NlogK） 空间复杂度：O（K） 这些元素可能是重复的。所以，通过与以前的元素进行比较来检查是否有唯一的元素 还可以使用改进版的快速排序分区算法。但它可能会导致最坏的情况，因为数组已经排序<这里出现了两
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通过上述解决方案，我们可以解决这个问题，但它不是O（N）时间复杂度。因此，我正在寻找一个用Java解决这个问题的优化方案。
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本文向大家介绍从一个无序的整数数组中，找出最小和最大数之间缺失的数字，要求最小的时间复杂度相关面试题，主要包含被问及从一个无序的整数数组中，找出最小和最大数之间缺失的数字，要求最小的时间复杂度时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下