昨天面試上來就是一個算法，平時基本的算法還行，結果變個法就不會了。。。感覺應該刷一波Leecode冷靜下。。。今天抽空看下。

題目就是要求O(n)復雜度求無序列表中第K的大元素

如果沒有復雜度的限制很簡單。。。加了O(n)復雜度確實有點蒙

雖然當時面試官說思路對了，但是還是沒搞出來，最后面試官提示用快排的思想

主要還是設立一個flag，列表中小于flag的組成左列表，大于等于flag的組成右列表，主要是不需要在對兩側列表在進行排序了，只需要生成左右列表就行，所以可以實現復雜度O(n)。

舉個例子說明下步驟，比如有列表test_list=[6,5,4,3,2,1],找出第3大的元素，就是4，

如果flag=4:

l_list=[3,2,1]

r_list=[6,5]

因為第3大的元素，r_list長度為2，自然flag就是第3大的元素了，return flag，len(r_list)==k-1,就是結束遞歸的基線條件。

如果flag=1:

l_list=[]

r_list=[6,5,4,3,2]

問題就變成了求r_list里面第K大的元素了

如果flag=6:

l_list=[5,4,3,2,1]

r_list=[]

相當于求l_list里第k-(len(test_list)-len(r_list)+1)大的元素了,這里就是相當于求l_list=[5,4,3,2,1]第2大的元素

通過這三種情況進行遞歸，最終返回flag就是目標元素

最差復雜度就是n+n-1+n-2+n-3+......+1=(1+n)n/2，就是O(n2)

當時我就會回答出了最差復雜度肯定是n2啊，面試小哥說平均復雜度，我說計算平均復雜度好像很復雜吧？感覺他也有點蒙，就說每次都是二分的情況的復雜度，

當時竟然回答了個logn*logn。。。最后還是被面試管提示的。。。太尷尬了。。。

實際上如果每次剛好二分，第一次取flag比較次數是n，第二次是n/2,依次下去是n/4,n/8.....n/2

就是n+n/2+n/4....

最最丟人的是計算這個結果還想了一會。。。看樣該做點高中上數學了。。。

實際結果自然是n(1+1/2+1/4+1/8+....1/2?)=2n，復雜度自然就是O(n)了

最后實現代碼如下：

#給定一個無序列表，求出第K大的元素，要求復雜度O(n)

def find_k(test_list,k):

flag=test_list[0]

test_list.pop(0)

l_list=[i for i in test_list if i < flag]

r_list=[i for i in test_list if i >= flag]

#結果遞歸的基線條件

if len(r_list)==k-1:

return flag

elif len(r_list)>k-1:

return find_k(r_list,k)

else:

#因為test_list.pop(0)讓test_list少了一個元素，所以下面需要+1

gap=len(test_list)-len(l_list)+1

k=k-gap

return find_k(l_list,k)

if __name__ == '__main__':

test_list = [5, 4, 3, 2, 1,10,20,100]

res=find_k(test_list,1)

print(res)

補充知識：從N個數選取k個數的組合--不降原則(DFS)

原理 ：不降原則(看代碼前先看一下原理吧)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 无序列表中第k大元素_Python要求O(n)复杂度求无序列表中第K的大元素实例...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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