Dada una array arr[] que consiste en N enteros y un entero K , la tarea es encontrar el K -ésimo elemento más pequeño en la array usando Priority Queue .
Ejemplos:
Entrada: arr[]= {5, 20, 10, 7, 1}, N = 5, K = 2
Salida: 5
Explicación: En la array dada, el segundo elemento más pequeño es 5. Por lo tanto, la salida requerida es 5 .Entrada: arr[] = {5, 20, 10, 7, 1}, N = 5, K = 5
Salida: 20
Explicación: En la array dada, el quinto elemento más pequeño es 20. Por lo tanto, la salida requerida es 20 .
Enfoque: la idea es usar PriorityQueue Collection en Java o la biblioteca STL de prioridad_cola para implementar Max_Heap para encontrar el K -ésimo elemento de array más pequeño. Siga los pasos a continuación para resolver el problema:
- Implemente Max Heap utilizando una cola de prioridad .
- Empuje los primeros elementos de la array K en la cola_prioridad .
- A partir de ahí, después de cada inserción de un elemento de array, extraiga el elemento en la parte superior de la cola de prioridad .
- Después de completar el recorrido de la array , imprima el elemento en la parte superior de la cola de prioridad como la respuesta requerida.
A continuación se muestra la implementación del enfoque anterior:
C++
// C++ program for the above approach
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
// Function to find kth smallest array element
void kthSmallest(vector<int>& v, int N, int K)
{
// Implement Max Heap using
// a Priority Queue
priority_queue<int> heap1;
for (int i = 0; i < N; ++i) {
// Insert elements into
// the priority queue
heap1.push(v[i]);
// If size of the priority
// queue exceeds k
if (heap1.size() > K) {
heap1.pop();
}
}
// Print the k-th smallest element
cout << heap1.top() << endl;
}
// Driver code
int main()
{
// Given array
vector<int> vec = { 5, 20, 10, 7, 1 };
// Size of array
int N = vec.size();
// Given K
int K = 2;
// Function Call
kthSmallest(vec, N, K % N);
return 0;
}
Java
// Java program for the above approach
import java.util.*;
class CustomComparator implements Comparator<Integer> {
@Override
public int compare(Integer number1, Integer number2) {
int value = number1.compareTo(number2);
// elements are sorted in reverse order
if (value > 0) {
return -1;
}
else if (value < 0) {
return 1;
}
else {
return 0;
}
}
}
class GFG{
// Function to find kth smallest array element
static void kthSmallest(int []v, int N, int K)
{
// Implement Max Heap using
// a Priority Queue
PriorityQueue<Integer> heap1 = new PriorityQueue<Integer>(new CustomComparator());
for (int i = 0; i < N; ++i) {
// Insert elements into
// the priority queue
heap1.add(v[i]);
// If size of the priority
// queue exceeds k
if (heap1.size() > K) {
heap1.remove();
}
}
// Print the k-th smallest element
System.out.print(heap1.peek() +"\n");
}
// Driver code
public static void main(String[] args)
{
// Given array
int []vec = { 5, 20, 10, 7, 1 };
// Size of array
int N = vec.length;
// Given K
int K = 2;
// Function Call
kthSmallest(vec, N, K % N);
}
}
// This code is contributed by Amit Katiyar
Python3
# Python3 program for the above approach # Function to find kth smallest array element def kthSmallest(v, N, K): # Implement Max Heap using # a Priority Queue heap1 = [] for i in range(N): # Insert elements into # the priority queue heap1.append(v[i]) # If size of the priority # queue exceeds k if (len(heap1) > K): heap1.sort() heap1.reverse() del heap1[0] # Print the k-th smallest element heap1.sort() heap1.reverse() print(heap1[0]) # Driver code # Given array vec = [ 5, 20, 10, 7, 1 ] # Size of array N = len(vec) # Given K K = 2 # Function Call kthSmallest(vec, N, K % N) # This code is contributed by divyeshrabadiya07
C#
// C# program for the above approach
using System;
using System.Collections.Generic;
class GFG
{
// Function to find kth smallest array element
static void kthSmallest(int []v, int N, int K)
{
// Implement Max Heap using
// a Priority Queue
List<int> heap1 = new List<int>();
for (int i = 0; i < N; ++i) {
// Insert elements into
// the priority queue
heap1.Add(v[i]);
// If size of the priority
// queue exceeds k
if (heap1.Count > K) {
heap1.Sort();
heap1.Reverse();
heap1.RemoveAt(0);
}
}
heap1.Sort();
heap1.Reverse();
// Print the k-th smallest element
Console.WriteLine(heap1[0]);
}
// Driver code
public static void Main(String[] args)
{
// Given array
int []vec = { 5, 20, 10, 7, 1 };
// Size of array
int N = vec.Length;
// Given K
int K = 2;
// Function Call
kthSmallest(vec, N, K % N);
}
}
// This code is contributed by gauravrajput1
Javascript
<script>
// Javascript program for the above approach
// Function to find kth smallest array element
function kthSmallest(v,N,K)
{
let heap1 = [];
for (let i = 0; i < N; ++i) {
// Insert elements into
// the priority queue
heap1.push(v[i]);
// If size of the priority
// queue exceeds k
if (heap1.length > K)
{
heap1.sort(function(a,b){
return a-b;
});
heap1.reverse();
heap1.shift();
}
}
heap1.sort(function(a,b){
return a-b;
});
heap1.reverse();
// Print the k-th smallest element
document.write(heap1[0] +"<br>");
}
// Driver code
// Given array
let vec=[5, 20, 10, 7, 1 ];
// Size of array
let N = vec.length;
// Given K
let K = 2;
// Function Call
kthSmallest(vec, N, K % N);
// This code is contributed by patel2127
</script>
Producción:
5
Complejidad de tiempo: O(N LogK)
Espacio auxiliar: O(K), ya que la cola de prioridad en cualquier momento se mantiene en un máximo de k elementos.