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lx3275852 2020-04-27
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可以。
我大概做过实验，百万以上的数据量，改后的排速度最快（也就是三楼说的不完整快排），比主席树快（6楼的方法），更比堆排序快（很意外居然前几楼没人提到堆排序）。可能是因为主席树空间复杂度比较高，所以耗时。
大概方法是快排砍半。时间复杂度LogN*Log(N-K)，空间复杂度是O(1)
本来的快排是：
第一步，分组。第二步，递归排左边。第三步，递归排右边。
3楼说的那个：
第一步，分组。第二步，分情况，如果分组的那个数<K，只递归找左边；如果分组的那个数>K，只递归找右边。
看起来好像和快排差不多，但实际上时间复杂度远小于快排，因为每次分组之后都要砍半，每次砍半啊，不是1/2的时间。
另外，除了这种改装快排，比较快的方法有主席树时间复杂度理论上和快排砍半差不多。还有堆排序。
堆排序建堆还是比较快的，关键是堆排序把前面k的排好序了，后买虽然不需要排序，但也浪费了好多时间，k越大时间浪费越多。[/quote]
仔细想了想，时间复杂度可能算的不对，不是O(logN*log(N-K))，时间复杂度大概是O(n)。
第一次遍历n，第二次n/2，第三次n/4，第四次n/8，第五次n/16……加起来约等于2*n，和k的值几乎无关。
快排第一次n，第二次n，第三次n……
lx3275852 2020-04-27
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可以。
我大概做过实验，百万以上的数据量，改后的排速度最快（也就是三楼说的不完整快排），比主席树快（6楼的方法），更比堆排序快（很意外居然前几楼没人提到堆排序）。可能是因为主席树空间复杂度比较高，所以耗时。
大概方法是快排砍半。时间复杂度LogN*Log(N-K)，空间复杂度是O(1)
本来的快排是：
第一步，分组。第二步，递归排左边。第三步，递归排右边。
3楼说的那个：
第一步，分组。第二步，分情况，如果分组的那个数<K，只递归找左边；如果分组的那个数>K，只递归找右边。
看起来好像和快排差不多，但实际上时间复杂度远小于快排，因为每次分组之后都要砍半，每次砍半啊，不是1/2的时间。
另外，除了这种改装快排，比较快的方法有主席树时间复杂度理论上和快排砍半差不多。还有堆排序。
堆排序建堆还是比较快的，关键是堆排序把前面k的排好序了，后买虽然不需要排序，但也浪费了好多时间，k越大时间浪费越多。
隐语的影法師 2020-04-12
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真搞不懂~主席树裸题有什么好问的?
lnpu_hsj 2017-10-31
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划分树求解区间查询第k大值问题，时间复杂度logN
无语_ 2017-09-01
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可以考虑离散化之后映射到1-100000，然后用可持久化线段树查询第K大（可持久化线段树入门题区间第K大）
yyfhz 2017-08-17
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不完整的快排可以不？
三仙半 2017-08-09
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可以考虑用KD-tree实现，首先预处理，得到最大值,，复杂度为O(n)，然后，求其K近邻，因为是一维的，复杂度为O(lgn*k)
真相重于对错 2017-08-01
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冒泡排序前k次循环
