快速选择时间复杂度解释
来自 https://en.wikipedia.org/wiki/Quickselect 它说 "然而，与快速排序中的双向递归不同，快速选择只递归到一侧——它正在搜索的元素所在的一侧.这将平均复杂度从 O(n log n) 降低到 O(n))，最坏的情况是 O(n^2)." 我不明白减少到只看一侧如何将平均复杂度降低到 O(n)?是不是更多的 O(N/2 log N) 仍然是 O(N
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基于Python的quickselect实现导致错误
我有一个小的python代码，可实现在此处中讨论的quickselect. . > import random def Quickselect(A, k): if not A: return pivot = random.choice(A) i = 0 A1 = [] A2 = [] # Two new arrays A1, A2 t
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快速选择算法
我正在尝试对随机生成数字的数组实施快速选择算法。现在，在用代码编写算法之后，它无法将数组从最低到最高排序，也无法找到第k个最小的元素。我会很感激我得到的帮助。谢谢。 ＃include ＃include ＃include 使用命名空间std; void printArray（int * myArray，int n）{ f
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实施quickselect
我想实现quickselect算法。虽然，我已经明白它背后的理论非常好;我发现很难将其转换成一个运作良好的方案。 下面是如何我要一步一步来实现它，我在哪里面临的问题： 问题：找到一个第四最小的元素[] = {2,1,3,7,5,4,6} K = 4 。 指数： 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 相应的值： 2 | 1 | 3 | 7 | 5 | 4 | 6 开始， L
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QuickSelect算法理解
我一直在钻研各种教程和讨论快速排序和quickselect的文章，但是我对他们的了解还摇摇欲坠。 鉴于这种code结构，我需要能够把握和解释quickselect是如何工作的。 //返回第k个最小项 INT quickSelect（INT项[]，诠释第一，诠释过去，INT K）{ INT支点=分区（项目，第一个，最后一个）; 如果（K＆LT;枢一）{ 返回qu
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