第二章上机实验报告
算法第二章上机实践报告
实践题目名称: 找第k小的数 (25分)
问题描述:
设计一个平均时间为O(n)的算法,在n(1<=n<=1000)个无序的整数中找出第k小的数。
提示:函数int partition(int a[],int left,int right)的功能是根据a[left]~a[right]中的某个元素x(如a[left])对a[left]~a[right]进行划分,划分后的x所在位置的左段全小于等于x,右段全大于等于x,同时利用x所在的位置还可以计算出x是这批数据按升非降序排列的第几个数。因此可以编制int find(int a[],int left,int right,int k)函数,通过调用partition函数获得划分点,判断划分点是否第k小,若不是,递归调用find函数继续在左段或右段查找。
输入格式:
输入有两行:
第一行是n和k,0<k<=n<=10000
第二行是n个整数
输出格式:
输出第k小的数
输入样例:
在这里给出一组输入。例如:
10 4
2 8 9 0 1 3 6 7 8 2
输出样例:
在这里给出相应的输出。例如:
2
算法描述:
//利用数组的第一个元素将数组划分为两部分,前面都比第一个元素小,
//后面都比第一个元素大,与快速排序划分完全相同
主要由两个函数构成:
① partition函数
Partition函数负责将a进行一次分割,返回分割元素的位置
² Partition的过程中,首先要选择一个元素,根据其值划分数组。称该元素为中轴。
² 使用一种两次扫描子数组的方法:一次是从左到右,另一次是从右到左,每次都把子数组的元素和中轴进行比较。
² 从左到右的扫描从第二个元素开始,希望小于等于中轴的元素位于子数组的第一部分,扫描会忽略小于中轴的元素,直到遇到第一个大于等于中轴的元素才会停止。
² 从右到左的扫描从最后一个元素开始,因为我们希望大于等于中轴的元素位于子数组的第二部分,扫描会忽略大于中轴的元素,直到遇到第一个小于等于中轴的元素才会停止。
int partition(int a[], int left, int right, int k){
int x = a[left];
int i = left+1, j = right;
while(i < j){
while(a[i] < x && i < right)
i++;//往左移
while(a[j] > x )
j--;//往右移
if(i >= j) break; //交叉的情况 ,则退出循环
swap(a[i], a[j]);//没有交叉,交换元素
}
② find函数
//在下标从left到right的数组元素中输出第K小的数
int find(int num[], int left, int right, int k) {
int p = partition(num, left, right); //返回划分元素的下标
int n = p - left + 1; // 划分元素为第n小
int t;
if ( n == k)
t = num[p];
else if (n < k) //找右半部分的第k-n小
t = find(num, p + 1, right, k - n);
else //找左半部分的第k小
t = find(num, left, p - 1, k);
return t;
}
最后用main函数
int main() {
int n, k;
cin >> n >> k;
int num[n];
for (int i = 0; i < n; i++)
cin >> num[i];
cout << find(num, 0, n - 1, k) << endl;
return 0;
}
算法时间及空间复杂度分析
时间复杂度:每次迭代尽可能遍历数组的一半,故时间复杂度为O(n/2) + O(n/4) + O(n/8) + ... +O(1) = O(n)
空间复杂度:O(n)
心得体会
在做这道题目的时候用到了快速排序的方法,刚开始我们不是很懂得当快排最后那个步骤还需要我们交换i和j的位置,

我们没有考虑到这个情况,然后忘记打这个部分去swap,最后补上了这个部分,提交之后测试点就过了,本次实践给我的收获不仅仅是让我觉得我很菜,这个快速排序是我们数据结构讲课过程中就仔细讲解过的,但是其中的细节问题我还是没有记牢,也说明了知识就是要常用常新,不然就会很快忘记,也说明了我的数据结构没有掌握好,后续还需要去认真复习。

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