1樓：Yuanfei Bi
最優要看題目的具體情況。
拓展下，如果是stream問題，即有新數字加入陣列的話，能不能很快找出新陣列的最大m個數？這時候可以用極小堆。
2樓：那羅延
先說結論，下面我要推薦的演算法，計算複雜度為 O(n) ，這個計算複雜度可以秒殺排序演算法了，而且應該比select median要快……
首先肯定一點，你一定會遍歷這個無序排列的未知數組，所以演算法複雜度至少是 O(n)，這是逃不掉了的……
我能想到的演算法如下：
建立乙個空的二叉堆 heap ，二叉堆根節點是最小值，所以是binary min heap。
從陣列的第乙個元素開始遍歷，對於前 m 個元素，直接往二叉堆heap裡插入。
從第 i = m+1 個元素開始，和當前的heap的根節點比較（根節點是heap當前所有元素的最小值）：
如果比根節點小或者相等，看 i + 1 （next）
遍歷n個元素完畢之後，返回當前二叉堆。演算法結束！
演算法中間步驟的計算複雜度分別為
遍歷陣列：O(n)
插入操作：O(1) - O(log(m)) 因為m相對於n來說是很小的數，而且並不會隨著n增大，所以其實是O(1)
所以最終計算複雜度為 O(n) 。
注意，如果n足夠長，且陣列排序純隨機，越往後遍歷，插入操作越不容易進行。
考慮最好情況，陣列是降序排列，前m個之後永遠不會有插入操作，妥妥的O(n)，而且非常快，因為就是單純的一次遍歷加上微不足道的比較！
最壞情況，陣列嚴格公升序排列，一直在插入，所以是O(n log(m))。
我認為這個演算法要比select median要快一倍左右，因為select median其實是 2n，遍歷的兩倍（還要算上比較），而這個其實是在 n 和 n log(m) 之間，靠近 n 的一側。
3樓：
用select median演算法的變種，可以在deterministic 的時間內找到前m大。這個時間複雜度顯然是最優的。
4樓：趙長青
如果n無限大到記憶體裝不下，可以先建立乙個大小為m的小根堆，然後遍歷處理後面的元素。
如果n不大，使用快排，尋找povit元素使得povit右邊的元素為m個，即為解。
該題使用強化學習演算法應該怎麼做？從哪些方面考慮？
一唯絳 首先捋清楚這個RL問題的state，action和reward是哪些 a1和a2都是時間的函式，它們應當理解為state a1,a2 其中第一行的兩個式子分別對應這兩個狀態分量的轉移規律 第二行式子給出了狀態的初始狀態，即state 0 第三行式子則是間接給出了reward函式，reward...
作為乙個老師，她應該怎麼做
想太多 做自己想做的吧，至於課後輔導，我經歷的輔導都是各科任老師搶來的，其他老師不願意麼，你朋友願意就好，只是對工作的熱情很容易消減。 人間甜餅 記住，不忘初心。哪怕這個世界都混沌，只要自己堅持，總會讓學生看見光明。這種事，我去實習的時候遇到過。實習的學校是乙個當地不太好的初中。生源大部分都是進城務...
乙個新人主播應該怎麼做？
趙某某 現如今網際網路時代，做直播是處處可見的，很多人在直播中賺錢。隨著直播的普遍，現在的直播也並不是這麼好做了，那麼做直播所遇到的問題也越來越多，考慮的因素也多了。首先，就是待遇方面。為什麼會想到去做直播呢？很多人是想利用閒暇之餘去賺點外快，就會想著做兼直播。比如說學生利用寒暑假1 2個月時間去玩...