Java中使用优先级队列的第k个最小数的时间复杂度
我试图解决一个流行的面试问题，在一组不同的整数中找到第k个最小的数。我阅读了一些解决方案，发现堆数据结构非常适合这个问题 因此，我尝试使用Collections框架的Java中使用优先级队列的第k个最小数的时间复杂度,java,algorithm,collections,time-complexity,priority-queue,Java,Algorithm,Collections,Time Complexity,Priority Queue,我试图解决一个流行的面试问题，在一组不同的整数中找到第k个最小的数。我阅读了一些解决方案，发现堆数据结构非常适合这个问题 因此，我尝试使用Collections框架的PriorityQueue类实现一个解决方案，假设它在功能上与堆相同 以下是我尝试过的代码： public static int getKthMinimum(int[] input, int k){ PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<Intege
PriorityQueuepublic static int getKthMinimum(int[] input, int k){
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<Integer>();
// Total cost of building the heap - O(n) or O(n log n) ?
for(int num : input){
heap.add(num); // Add to heap - O(log n)
}
// Total cost of removing k smallest elements - O(k log n) < O(n) ?
while(k > 0){
heap.poll(); // Remove min - O(log n)
k--;
}
return heap.peek(); // Fetch root - O(1)
}
公共静态int getkthminium（int[]输入，int k）{
PriorityQueue heap=new PriorityQueue（）；
//构建堆的总成本-O（n）还是O（n log n）？
for（int num:input）{
add（num）；//添加到heap-O（log n）
}
//移除k个最小元素的总成本-O（k logn）0）{
poll（）；//删除min-O（日志n）
k--；
}
返回heap.peek（）；//获取根-O（1）
}
whilewhilePriorityQueuePriorityQueue