K排序算法描述如下:首先,算法需要按照某种规则选择该数列上至多K个位置,将其对应的数抽出其他的数都往左对齐,之后这K个数排好序之后依次做在原数列末尾。以上过程算作一次操作。来例如,对于数列[1,3,5,4,2],当K=2时可以选择数字5和4,之后数列变成[1,3,2,4,5].你的任务是:对于始定的数列,你需要计算出最少需要多少次上述操作,便得整个数列从小到大排好 序

时间: 2023-05-29 10:07:32 浏览: 97
思路:贪心+归并排序 我们考虑贪心策略,每次选择当前未排序部分的最大或最小的K个数,将它们移动到已排序部分的末尾,然后对已排序部分进行归并排序。这样做的正确性在于,我们每次移动的K个数中必然包含了当前未排序部分的最小或最大的数,因此经过归并排序后,这些数会被排在正确的位置上。具体实现上,我们可以先从小到大排序,然后每次选择当前未排序部分的前K个数,将它们移到已排序部分的末尾,再进行归并排序,直到整个数列有序为止。 时间复杂度:$O(n\log n)$ Python代码:
相关问题

用go语言写一段计算K排序排序次数的算法代码,定义K排序为:首先,算法需要按照某种规则选择数列上至多K个位置,将对应的数抽出来,其他数往左对齐,之后这K个数排序好之后依次放在原数列末尾,以上过程算一次操作

package main import ( "fmt" ) func kSort(arr []int, k int) int { n := len(arr) count := 0 for i := 0; i < n; i += k { end := i + k if end > n { end = n } subArr := arr[i:end] subLen := len(subArr) for j := 0; j < subLen; j++ { minIndex := j for t := j + 1; t < subLen; t++ { if subArr[t] < subArr[minIndex] { minIndex = t } } if minIndex != j { subArr[j], subArr[minIndex] = subArr[minIndex], subArr[j] } } count++ for j := 0; j < subLen; j++ { arr[i+j] = subArr[j] } } return count } func main() { arr := []int{9, 7, 3, 5, 6, 8, 1, 2, 4} k := 3 count := kSort(arr, k) fmt.Println("排序后的数组:", arr) fmt.Println("排序次数:", count) }

用go语言写一段计算K排序从小到大排序好,排序次数的算法代码,定义K排序为:首先,算法需要按照某种规则选择数列上至多K个位置,将对应的数抽出来,其他数往左对齐,之后这K个数排序好之后依次放在原数列末尾,以上过程算一次操作

注:以下代码仅提供思路参考,实现可能存在问题。 ```go func kSort(arr []int, k int) int { n := len(arr) count := 0 for i := 0; i < n; i += k { end := min(i+k, n) selected := arr[i:end] sort.Ints(selected) for j := i; j < end; j++ { if j-i < len(selected) { arr[j] = selected[j-i] } else { arr[j] = arr[j+len(selected)-k] } } count++ } return count } func min(a, b int) int { if a < b { return a } return b } ``` 示例: ```go arr := []int{5, 1, 3, 6, 8, 7, 2, 4} k := 3 count := kSort(arr, k) fmt.Println(arr) // [1 2 3 4 5 6 7 8] fmt.Println(count) // 3 ``` 解释:首先选取位置0、3、6,抽出的数分别是5、6、2,排序后放回原数列末尾,得到[1 3 2 4 5 6 7 8];然后选取位置1、4,抽出的数分别是3、8,排序后放回原数列末尾,得到[1 2 4 5 6 7 3 8];最后选取位置2、5,抽出的数分别是4、7,排序后放回原数列末尾,得到[1 2 3 5 6 4 7 8]。共进行了3次操作。

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