배열에서 k번째로 큰 요소 찾기

TC:O(NlogN) 힙 정렬은 힙을 구축하는 데 nlogn 시간이 걸립니다.

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
        for(int i : nums){
            q.add(i);
            while(!q.isEmpty() && q.size() > k){
                q.remove();
            }
        }
        return q.peek();
    }
}

K 최대 합계 조합

TC: O(N^2), for using two for loops

import java.util.*;
public class Solution{
    public static ArrayList<Integer> kMaxSumCombination(ArrayList<Integer> a, ArrayList<Integer> b, int n, int k){
        // Write your code here.
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
        for(int i  : a)
            for(int j : b)
                if(q.size()<k)
                    q.add(i+j);
                else
                    if(q.peek() < i+j){
                        q.remove();
                        q.add(i+j);
                    }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        while(!q.isEmpty()) list.add(0,q.remove()); // it will add values at index 0 only by that way values will keep on shifting
        return list;
    }
}

n개의 정렬된 배열 병합

TC: O(N^2) + O(2*N^2log(N))

import java.util.*;
public class Solution 
{
    public static ArrayList<Integer> mergeKSortedArrays(ArrayList<ArrayList<Integer>> kArrays, int k)
    {
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
        for(ArrayList<Integer> l : kArrays){
            for(Integer i : l){
                q.add(i);
            }
        }
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        while(!q.isEmpty()){
            list.add(q.remove());
        }
        return list;
    }
}

배열 요소의 최대 xor

TC: O(N*MLogM), where N is size of queries list, M is size of arr List and LogM is the cost of adding value to priority queue

import java.util.*;
public class Solution {
    public static ArrayList<Integer> maxXorQueries(ArrayList<Integer> arr, ArrayList<ArrayList<Integer>> queries) {
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>((a,b)-> b-a);
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        for( int i =0;i<queries.size();i++){
            int X = queries.get(i).get(0);
            int A = queries.get(i).get(1);
            for(Integer j : arr){
                if(j<=A){
                    q.add(X^j);
                }
            }
            if(!q.isEmpty()){
                result.add(q.remove());
            }
            else result.add(-1);
            q.clear();
        }
        return result;

    }
}

이것은 TLE로 이어질 것입니다
따라서 최적화된 솔루션은 O(N*M)에서 이를 달성할 수 있습니다(우선 순위 큐를 사용하지 않음).

import java.util.*;

public class Solution {
    public static ArrayList<Integer> maxXorQueries(ArrayList<Integer> arr, ArrayList<ArrayList<Integer>> queries) {
        ArrayList<Integer> result = new ArrayList<>();
        for( int i =0;i<queries.size();i++){
            int X = queries.get(i).get(0);
            int A = queries.get(i).get(1);
            int max = -1;
            for(Integer j : arr){
                if(j<=A){
                    max = Integer.max(max,X^j);
                }
            }
            result.add(max);
        }
        return result;

    }
}

Reference

이 문제에 관하여(힙(우선순위 큐)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://dev.to/prashantrmishra/heappriority-queue-4c4f

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