重复大量输入的快速选择算法？

Question

我已经熟悉了快速选择和中位数的中位数，用于快速选择未排序数组中的第 k 个元素。如果你足够努力，你可以保证最坏情况的时间复杂度在 O(n)。

我的问题有点不同。我想从包含大量不可预测重复的未排序数组中选择第 k 个数字。我想知道的是，与输入n 的总大小相比，是否存在一种既能节省内存又能节省时间的方法来处理唯一值u 的数量。问题是有时u << n 有时u ~ n。 （实际上，u 几乎是不变的，而n 波动很大。）

不好的方法1（请原谅我的python伪代码，问题与python没有具体关系）：

input = ...
k = ...

m = hashmap()
for value in input:
    if value exists in m:
        m[value] = m[value] + 1
    else:
        m[value] = 1

cumulative_sum = 0
for unique_value in ordered(m):
    cumulative_sum += m[unique_value]
    if cumulative_sum > k:
        return unique_value

这是我目前的基准。我不喜欢的是使用比较对m 进行排序或保持排序需要O(u*logu) 时间。

错误方法 2：

input = ...
k = ...

M = some_value
assert type(input) == integral
assert min(input) == 0
assert max(input) == M

a = array(size=M+1, default_value=0)

for value in input:
    m[value] = m[value] + 1

cumulative_sum = 0
for i in range(M+1):
    cumulative_sum += m[i]
    if cumulative_sum > k:
        return i

这显然很糟糕，因为它需要O(M) 时间和O(M) 空间。

有没有什么好的方法来更新快速选择（或完全做其他事情）来解决O(u)时间和O(u)空间中的问题？

正如@kcsquared 所说，如果输入数组按原样给出，则无法打破Omega(n) 时间限制。如果输入格式为[(v1, c1), (v2, c2), ..., (vn, cn)]，是否会发生任何变化，其中(v, c) 对应一个唯一值； v 是值，c 是它在原始输入中出现的次数？

Answer 1

为了记忆，是的。

创建一个哈希映射值来计数。此哈希的大小为O(u)。然后您可以进行快速选择，为每个值赋予与计数相等的权重。

但是，您必须阅读整个数组，即O(n)。除非您对大概的答案感到满意。在这种情况下，您可以从数组中随机选择，找出近似计数的哈希值，然后快速选择它。根据目的，这可能已经足够接近了。