在寻找n个元素中第k小元素问题中,如使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。A、随机选择一个元素作为划分基准B、取子序列的第一个元素作为划分基准C、用中位数的中位数方法寻找划分基准D、以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同

题目

在寻找n个元素中第k小元素问题中,如使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

  • A、随机选择一个元素作为划分基准
  • B、取子序列的第一个元素作为划分基准
  • C、用中位数的中位数方法寻找划分基准
  • D、以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同

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更多“在寻找n个元素中第k小元素问题中,如使用快速排序算法思想,运用分”相关问题
  • 第1题:

    对于具有n个元素的一个数据序列,若只需得到其中第k个元素之前的部分排序,最好采用(59),使用分治(Divide and Conquer)策略的是(60)算法。

    A.希尔排序

    B.直接插入排序

    C.快速排序

    D.堆排序


    正确答案:D
    解析:本题考查排序算法及特点。对于希尔排序、直接插入排序,只有在排序过程后才能确保全部序列以及前k个元素的最终排列,快速排序采用分治算法,常用递归算法实现,该算法根据枢轴元素进行划分,第一趟划分结束后得到了两个子序列,一个序列中的元素均不大于另一个子序列中的元素,枢轴元素介于这两个子序列之间。若仅需得到最终序列的前k个元素,每次得到枢轴元素位置后再考虑下一步的排序过程,在算法的流程控制上比较复杂。对于只需得到最终序列的前k个元素,堆排序比较简单。

  • 第2题:

    在下列对单链表进行的操作中,算法时间复杂度为O(n)的是()。

    A、访问第i个元素的前驱(1

    B、在第i个元素之后插入一个新元素(1≤i≤n)

    C、删除第i个元素(1≤i≤n)

    D、对表中元素进行排序


    参考答案:A

  • 第3题:

    阅读以下说明和代码,填补代码中的空缺,将解答填入答题纸的对应栏内。 【说明】 下面的程序利用快速排序中划分的思想在整数序列中找出第k小的元素(即将元素从小到大排序后,取第k个元素)。 对一个整数序列进行快速排序的方法是:在待排序的整数序列中取第一个数作为基准值,然后根据基准值进行划分,从而将待排序的序列划分为不大于基准值者(称为左子序列)和大于基准值者(称为右子序列),然后再对左子序列和右子序列分别进行快速排序,最终得到非递减的有序序列。 例如,整数序列“19, 12, 30, 11,7,53, 78, 25"的第3小元素为12。整数序列“19,12,7,30,11,11,7,53,78,25,7"的第3小元素为7。 函数partition(int a[ ], int low,int high)以a[low]的值为基准,对a[low]、a[low+1]、…、 a[high]进行划分,最后将该基准值放入a[i] (low≤i≤high),并使得a[low]、a[low+1]、,..、 A[i-1]都小于或等于a[i],而a[i+1]、a[i+2]、..、a[high]都大于a[i]。 函教findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx,inr k)在a[startIdx]、a[startIdx+1]、...、a[endIdx]中找出第k小的元素。

    【代码】 include <stdio.h> include <stdlib.h> Int partition(int a [ ],int low, int high) {//对 a[low..high]进行划分,使得a[low..i]中的元素都不大于a[i+1..high]中的元素。 int pivot=a[low]; //pivot表示基准元素 Int i=low,j=high; while(( 1) ){ While(i<j&&a[j]>pivot)--j; a[i]=a[j] While(i<j&&a[i]<=pivot)++i; a[j]=a[i] } (2) ; //基准元素定位 return i; } Int findkthElem(int a[ ],int startIdx,int endIdx, int k) {//整数序列存储在a[startldx..endldx]中,查找并返回第k小的元素。 if (startldx<0 ||endIdx<0 || startIdx>endIdx || k<1 ||k-1>endIdx ||k-1<startIdx) Return-1; //参数错误 if(startIdx<endldx){ int loc=partition(a, startIdx, endldx); ∥进行划分,确定基准元素的位置 if (loc==k-1) ∥找到第k小的元素 return (3) ; if(k-1 <loc) //继续在基准元素之前查找 return findkthElem(a, (4) ,k); else //继续在基准元素之后查找 return findkthElem(a, (5) ,k); } return a[startIdx]; } int main() { int i, k; int n; int a[] = {19, 12, 7, 30, 11, 11, 7, 53, 78, 25, 7}; n= sizeof(a)/sizeof(int) //计算序列中的元素个数 for (k=1;k<n+1;k++){ for(i=0;i<n;i++){ printf(“%d/t”,a[i]); } printf(“\n”); printf(“elem %d=%d\n,k,findkthElem(a,0,n-1,k));//输出序列中第k小的元素 } return 0; }


    正确答案:1、i!=j或者i<j
    2、a[i]=pivot
    3、a[loc]
    4、startIdx,loc-1  
    5、loc+1,endIdx

  • 第4题:

    快速排序算法是,在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了 ( ) 算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 (请作答此空) 。

    A.O(n)和O(nlgn)
    B.O(n)和O(n2)
    C.O(nlgn)和O(nlgn)
    D.O(nlgn)和O(n2)

    答案:D
    解析:
    将数据分成若干份,每份单独处理后再合并,其思想为分治。
    理想情况下,快速排序每次将数据划分为规模相近的两部分,并递归至不可再划分,因此其时间复杂度为O(nlgn)。在最坏情况下,每次划分都极不均匀,如一个类别中仅有一个元素,另一个类别中包含剩余所有元素。这时划分的复杂度为O(n),次操作的总复杂度为O(n2)。

  • 第5题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了( )算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为Θ(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为(请作答此空)。


    答案:D
    解析:
    快速排序采用分治法的思想。快速排序最好情况的时间复杂度是O(nlog2n)。最坏情况下,即初始序列按关键字有序或者基本有序时,快速排序的时间复杂度为O(n2)。

  • 第6题:

    在n个数的数组中确定其第i(1≤i≤n)小的数时,可以采用快速排序算法中的划分思想,对n个元素划分,先确定第k小的数,根据i和k的大小关系,进一步处理,最终得到第i小的数。划分过程中,最佳的基准元素选择的方法是选择待划分数组的(64)元素。此时,算法在最坏情况下的时间复杂度为(不考虑所有元素均相等的情况)(65)。

    A.Θ(n)
    B.Θ(lgn)
    C.Θ(nlgn)
    D.Θ(n2)

    答案:D
    解析:
    本题考查数据结构基础知识。快速排序一种分治的排序方法,其思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。快速排序的每一趟结果都是找到一个基准元素放置于线性表中部位置,将原来的线性表划分为前后两部分,前部分元素都小于基准元素,后部分元素都大于基准元素。快速排序总的关键字比较次数为Θ(nlog2n),最坏情况下时间复杂度为Θ(n2),最好情况下的时间复杂度为Θ(nlog2n);快速排序是不稳定的排序。最坏情况下需要的栈空间为Θ(n),其他需要Θ(nlog2n)。根据以上描述,本题依次选C、D选项。

  • 第7题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了()算法设计策略。

    • A、分治
    • B、动态规划
    • C、贪心
    • D、回溯

    正确答案:A

  • 第8题:

    在初始序列已基本有序(除去n个元素中的某k个元素后即呈有序,k<

    • A、快速排序
    • B、直接插入排序
    • C、二路归并排序
    • D、简单选择排序
    • E、起泡排序
    • F、堆排序

    正确答案:B

  • 第9题:

    在寻找n个元素中第k小元素问题中,若使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

    • A、随机选择一个元素作为划分基准
    • B、取子序列的第一个元素作为划分基准
    • C、用中位数的中位数方法寻找划分基准
    • D、以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同

    正确答案:D

  • 第10题:

    单选题
    在寻找n个元素中第k小元素问题中,如使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。
    A

    随机选择一个元素作为划分基准

    B

    取子序列的第一个元素作为划分基准

    C

    用中位数的中位数方法寻找划分基准

    D

    以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    单选题
    在寻找n个元素中第k小元素问题中,若使用快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,应如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。
    A

    随机选择一个元素作为划分基准

    B

    取子序列的第一个元素作为划分基准

    C

    用中位数的中位数方法寻找划分基准

    D

    以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    单选题
    下列内部排序算法中在初始序列已基本有序(除去n个元素中的某k个元素后即呈有序,k<
    A

    快速排序

    B

    直接插入排序

    C

    二路归并排序

    D

    简单选择排序E.起泡排序F.堆排序


    正确答案: C
    解析:

  • 第13题:

    以下关于快速排序算法的描述中,错误的是( )。在快速排序过程中,需要设立基准元素并划分序列来进行排序。若序列由元素{12,25,30,45,52,67,85}构成,则初始排列为( )时,排序效率最高(令序列的第一个元素为基准元素)。

    A.快速排序算法是不稳定的排序算法

    B.快速排序算法在最坏情况下的时间复杂度为0(nlgn)

    C.快速排序算法是一种分治算法

    D.当输入数据基本有序时,快速排序算法具有最坏情况下的时间复杂度


    正确答案:B
    解析:最坏情况是每次划分选取的基准都是当前无序区中关键字最小(或最大)的记录,划分的结果是基准左边的子区间为空(或右边的子区间为空),而划分所得的另一个非空的子区间中记录数目,仅仅比划分前的无序区中记录个数减少一个。因此,快速排序必须做n-1次划分,第i次划分开始时区间长度为n-i+1,所需的比较次数为n-i(1≤i≤n-1),故总的比较次数达到最大值:cmax=n(n-1)/2=O(2)在最好情况下,每次划分所取的基准都是当前无序区的“中值”记录,划分的结果是基准的左、右两个无序子区间的长度大致相等。总的关键字比较次数:O(nlgn)

  • 第14题:

    对于具有n个元素的一个数据序列,若只需得到其中第k个元素之前的部分排序,最好采用(63)。

    A.堆排序

    B.希尔排序

    C.快速排序

    D.直接插入排序


    正确答案:A
    解析:对于具有n个元素的一个数据序列,对于只需得到最终序列的前k个元素,堆排序比较简单。对于希尔排序、直接插入排序,只有在排序过程后才能确保全部序列及前k个元素的最终排列。快速排序采用分治算法,常用递归算法实现,该算法根据枢轴元素进行划分,第一趟划分结束后得到了两个子序列,一个序列中的元素均不大于另一个子序列中的元素,枢轴元素介于这两个子序列之间。若仅需得到最终序列的前k个元素,每次得到枢轴元素位置后再考虑下一步的排序过程,在算法的流程控制上比较复杂。

  • 第15题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了 (61) 算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为,则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 (62) 。

    A.分治

    B.动态规划

    C.贪心

    D.回溯


    正确答案:A
    本题考查快速排序算法。快速排序算法是应用最为广泛的排序算法之一。其基本思想是将n个元素划分为两个部分:一部分元素值小于某个数;另一部分元素值大于某个数,该数的位置确定;然后进一步划分前面部分和后面部分。根据该叙述,可以知道,这里采用的是分治算法设计策略。由于已知划分操作的时间复杂度为,不需要合并子问题的答案。对于最好的情况,应该是每次划分都把n个元素划分为大约2个n/2个元素的子数组,此时T(n)=2T(n/2)+解该递归式,可得时间复杂度为。若刚好划分的极度不均衡,即每个划分刚好把n个元素划分为一边0个元素,一边n-l个元素,此时T(n)=T(n/1)+解该递归式,可得时间复杂度为。

  • 第16题:

    快速排序算法在排序过程中,在待排序数组中确定一个元素为基准元素,根据基准元素把待排序数组划分成两个部分,前面一部分元素值小于等于基准元素,而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述,快速排序算法采用了(请作答此空)算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为Θ(n),则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为( )。

    A.分治
    B.动态规划
    C.贪心
    D.回溯

    答案:A
    解析:
    快速排序采用分治法的思想。快速排序最好情况的时间复杂度是O(nlog2n)。最坏情况下,即初始序列按关键字有序或者基本有序时,快速排序的时间复杂度为O(n2)。

  • 第17题:

    阅读以下说明和代码,填补代码中的空缺,将解答填入答题纸的对应栏内。【说明】下面的程序利用快速排序中划分的思想在整数序列中找出第 k 小的元素(即 将元素从小到大排序后,取第 k 个元素)。对一个整数序列进行快速排序的方法是:在待排序的整数序列中取第一个数 作为基准值,然后根据基准值进行划分,从而将待排序的序列划分为不大于基准 值者(称为左子序列)和大于基准值者(称为右子序列),然后再对左子序列和 右子序列分别进行快速排序,最终得到非递减的有序序列。例如,整数序列“19, 12, 30, 11,7,53, 78, 25"的第 3 小元素为 12。整数序列“19, 12,7,30, 11, 11,7,53. 78, 25, 7"的第 3 小元素为 7。函数 partition(int a[], int low,int high)以 a[low]的值为基准,对 a[low]、 a[low+l]、…、a[high]进行划分,最后将该基准值放入 a[i] (low≤i≤high),并 使得 a[low]、a[low+l]、,..、A[i-1]都小于或等于 a[i],而 a[i+l]、a[i+2]、..、 a[high]都大于 a[i]。函 教 findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx,inr k) 在 a[startIdx] 、 a[startIdx+1]、...、a[endIdx]中找出第 k 小的元素。【代码】#include #include
    Int partition(int a [],int low, int high){//对 a[low..high]进行划分,使得 a[low..i]中的元素都不大于 a[i+1..high]中的 元素。int pivot=a[low]; //pivot 表示基准元素 Int i=low,j=high;while(( 1) ){While(ipivot)--j; a[i]=a[ j] While(ipivot)++i; a[ j]=a[i]}(2) ; //基准元素定位 return i;}Int findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx, int k){//整数序列存储在 a[startldx..endldx]中,查找并返回第 k 小的元素。if (startldx<0 ||endIdx<0 || startIdx>endIdx || k<1 ||k-l>endIdx||k-1 if (loc==k-1) ∥找到第 k 小的元素return (3) ;if(k-l 小的元素}return 0;}


    答案:
    解析:
    1) CountStr
    2) p[i]
    3) p[i]
    4) num 3、
    1、!i=j
    2、a[i]=pivot
    3、a[loc]
    4、stratIdx,Loc-1
    5、Loc+1,endIdx

  • 第18题:

    在n个数的数组中确定其第i(1≤i≤n)小的数时,可以采用快速排序算法中的划分思想,对n个元素划分,先确定第k小的数,根据i和k的大小关系,进一步处理,最终得到第i小的数。划分过程中,最佳的基准元素选择的方法是选择待划分数组的(64)元素。此时,算法在最坏情况下的时间复杂度为(不考虑所有元素均相等的情况)(65)。

    A.第一个
    B.最后一个
    C.中位数
    D.随机一个

    答案:C
    解析:
    本题考查数据结构基础知识。快速排序一种分治的排序方法,其思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。快速排序的每一趟结果都是找到一个基准元素放置于线性表中部位置,将原来的线性表划分为前后两部分,前部分元素都小于基准元素,后部分元素都大于基准元素。快速排序总的关键字比较次数为Θ(nlog2n),最坏情况下时间复杂度为Θ(n2),最好情况下的时间复杂度为Θ(nlog2n);快速排序是不稳定的排序。最坏情况下需要的栈空间为Θ(n),其他需要Θ(nlog2n)。根据以上描述,本题依次选C、D选项。

  • 第19题:

    在有n个无序无重复元素值的数组中查找第i小的数的算法描述如下:任意取一个元素r,用划分操作确定其在数组中的位置,假设元素r为第k小的数。若i等于k,则返回该元素值;若i小于k,则在划分的前半部分递归进行划分操作找第i小的数;否则在划分的后半部分递归进行划分操作找第k-i小的数。该算法是一种基于()策略的算法。

    • A、分治
    • B、动态规划
    • C、贪心
    • D、回溯

    正确答案:A

  • 第20题:

    在寻找n个元素中第k小元素问题中,如快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。

    • A、随机选择一个元素作为划分基准
    • B、取子序列的第一个元素作为划分基准
    • C、用中位数的中位数方法寻找划分基准
    • D、以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同

    正确答案:D

  • 第21题:

    给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找出这n个元素中第k小的元素,请设计一个最坏时间复杂度为O(n)的算法,并对其时间复杂度进行分析说明。


    正确答案: 我们把这种算法叫做快速选择(quickselect)。令〡Si〡为Si中元素的个数,快速选择的步骤如下:
    1)如果〡S〡=1,那么k=1并将S中的元素作为答案返回。如果正在使用小数组的截止方法且〡S〡≤CUTOFF,则将S排序并返回第k个最小元。
    2)选取一个枢纽元v∈S。
    3)将集合S-{v}分割成S1和S2,就像快速排序中所做的那样。
    4)如果k≤〡S1〡,那么第K个最小元必然在S1中。在这种情况下,返回quickselect(S1,k),如果k=1+〡S1
    ,那么枢纽元就是第k个最小元,将它最为答案返回。否则,第k个最小元就在S2中,他是S2中的第(k-〡S1〡-1)个最小元。我们进行一次递归调用并返回quickselect(S2,k-〡S1〡-1)。
    与快速排序对比,快速选择只进行了一次递归调用而不是两次。快速选择的最坏情形和快速排序的相同,也就是O(N=2)。直观看来,这是因为快速排序的最坏情形发生在S1和S2有一个是空的时候;于是,快速选择也就不是真的节省一次递归调用。不过平均运行时间是O(N)。具体分析类似快速排序的分析。
    快速排序的实现甚至比抽象描述还要简单,当算法终止时,第k个最小元就在位置k-1上(因为数组开始于下标0)。这破坏了原来的排序;如果不希望这样,那么需要做一份拷贝。

  • 第22题:

    单选题
    在寻找n个元素中第k小元素问题中,如快速排序算法思想,运用分治算法对n个元素进行划分,如何选择划分基准?下面()答案解释最合理。
    A

    随机选择一个元素作为划分基准

    B

    取子序列的第一个元素作为划分基准

    C

    用中位数的中位数方法寻找划分基准

    D

    以上皆可行。但不同方法,算法复杂度上界可能不同


    正确答案: C
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    问答题
    给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找出这n个元素中第k小的元素,请设计一个最坏时间复杂度为O(n)的算法,并对其时间复杂度进行分析说明。

    正确答案: 我们把这种算法叫做快速选择(quickselect)。令〡Si〡为Si中元素的个数,快速选择的步骤如下:
    1)如果〡S〡=1,那么k=1并将S中的元素作为答案返回。如果正在使用小数组的截止方法且〡S〡≤CUTOFF,则将S排序并返回第k个最小元。
    2)选取一个枢纽元v∈S。
    3)将集合S-{v}分割成S1和S2,就像快速排序中所做的那样。
    4)如果k≤〡S1〡,那么第K个最小元必然在S1中。在这种情况下,返回quickselect(S1,k),如果k=1+〡S1
    ,那么枢纽元就是第k个最小元,将它最为答案返回。否则,第k个最小元就在S2中,他是S2中的第(k-〡S1〡-1)个最小元。我们进行一次递归调用并返回quickselect(S2,k-〡S1〡-1)。
    与快速排序对比,快速选择只进行了一次递归调用而不是两次。快速选择的最坏情形和快速排序的相同,也就是O(N=2)。直观看来,这是因为快速排序的最坏情形发生在S1和S2有一个是空的时候;于是,快速选择也就不是真的节省一次递归调用。不过平均运行时间是O(N)。具体分析类似快速排序的分析。
    快速排序的实现甚至比抽象描述还要简单,当算法终止时,第k个最小元就在位置k-1上(因为数组开始于下标0)。这破坏了原来的排序;如果不希望这样,那么需要做一份拷贝。
    解析: 暂无解析