Another solution, begins by buildin

Another solution, begins by building a max-heap with the first m elements of the given array, then scanning the remaining n − m elements and updating the heap as necessary, so that at any given moment the heap contains the m smallest elements seen so far. Finally, the heap is sorted. Its worst-case cost is Θ((m+n) log m) and it is not an interesting alternative unless m is quite small or we have to process the input
on-line.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แก้ไขปัญหา เริ่มต้น ด้วยอาคารกองสูงสุดกับ m องค์ประกอบแรกของอาร์เรย์ที่กำหนด แล้วสแกนองค์ประกอบ m n −ที่เหลือ และปรับปรุงกองตามความจำเป็น เพื่อว่าในขณะกำหนด กองประกอบด้วย m ที่น้อยที่สุดองค์ประกอบแหล่ง สุดท้าย กองจะเรียงลำดับ ต้นทุน worst-case เป็น Θ((m+n) ล็อก m) และไม่เป็นทางเลือกที่น่าสนใจนอกจาก m มีขนาดค่อนข้างเล็ก หรือมีการประมวลผลการป้อนข้อมูลออนไลน์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทางออกก็เริ่มต้นด้วยการสร้างสูงสุดกองกับองค์ประกอบแรกมของอาร์เรย์ที่กำหนดแล้วสแกน n ที่เหลือ - องค์ประกอบเมตรและการปรับปรุงกองเท่าที่จำเป็นเพื่อให้ในขณะใดก็ตามกองมีม. องค์ประกอบที่เล็กที่สุดเห็น ห่างไกล ในที่สุดกองเรียง ค่าใช้จ่ายในกรณีที่เลวร้ายที่สุดของมันคือΘ ((m + n) เข้าสู่ระบบเมตร)
และจะไม่เลือกที่น่าสนใจเว้นแต่เมตรมีขนาดเล็กมากหรือเราจะต้องดำเนินการป้อนข้อมูลเกี่ยวกับสาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โซลูชั่นอื่น เริ่มต้นด้วยการสร้างสูงสุดกองกับองค์ประกอบ M แรกของให้เรย์ แล้วสแกนอีก N − M องค์ประกอบและปรับปรุงกองเท่าที่จำเป็น เพื่อให้ใด ๆ ขณะที่กองประกอบด้วย M เล็กองค์ประกอบเห็นเพื่อให้ห่างไกล ในที่สุดกองจะเรียงลําดับต้นทุนของพลังงาน คือ Θ ( M ) เข้าสู่ระบบ M ) และมันไม่ได้เป็นทางเลือกที่น่าสนใจ ถ้าเป็นขนาดเล็กมากหรือเราต้องดำเนินการป้อนข้อมูล

ทางออนไลน์