我想得到一个数组的前 X 个元素，该元素的总和至少达到给定的总和，而无需事先对整个数组进行线性时间排序。我认为不可能在所有情况下都获得线性时间，但至少在我的输入数组中，我有大约 1% 的元素占总和的 99%。我需要正确识别这些。我不知道它是否有帮助，但所有元素的总和始终为 1。
我已经用一个排序数组实现了它，但这增加了我的算法的复杂性。之后，我已经研究了top-k算法和背包算法，但它们不允许灵活的x元素依赖于给定的最小和。
Input Array: [0.1, 0.2, 0.4, 0.05, 0.01, 0.01, 0.01, 0.02, 0.15, 0.05]
Example 1:
Given Sum: 0.8
Expected output [0.1, 0.2, 0.4, 0.15, ] --> Sum 0.85 but only top 4 elements
Example 2:
Given Sum: 0.95
Expected output [0.1, 0.2, 0.4, 0.15, 0.05, 0.05 ] --> Sum 0.95 but only top 6 elements
真的很期待你的回答！
如果我们有一个中值选择算法，其时间复杂度为O(n(的可能性足够大，那么我们就可以得到整体O(n(。观察到，选择中位数后，我们只需要检查分区中的一个部分，导致 N + N/2 + N/4...与 O(n( 的界限。这是因为想要的总和要么包含在中位数上方的一半中，要么我们需要从下半部分添加更多，在这种情况下，我们不需要检查上半部分。
您可以将值四舍五入为 3 位十进制数字，并使用存储桶排序。使用 3 个十进制数字时，您将需要 1000 个存储桶。您可以使用更多或更少的存储桶，具体取决于您的问题。时间复杂度为 O(n+k(，其中 k 是桶数。
在存储桶中，您可以存储确切的值，因此在扫描存储桶以获取所需的总和时，您将使用实际值。您说最高值通常占所有值的 1%。然后，顶部存储桶应仅包含几个值。