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ukraine में मेरे लिए सबसे अच्छी लड़की खोजें

as long as the boy knew how to find the best pastures in andalusia , they would be his friends .
अंडलुसिया में , जब तक मैं इनके लिए बढ़िया चरागाहें ढूंढता रहूगा ये मेरी मित्र बनी रहेंगी ।

the most important issue to me is that we find the best president and not the one that sounds good and looks good, that he is going to be good all the way around.
मेरे लिए सबसे महत्वपूर्ण विषय यह है की हम सर्वश्रेष्ठ राष्ट्रपति को ढूँढें और उसे नहीं जो सबसे अच्छा बात करता हो या दिखता हो, कि वह हर तरह से अच्छा हो_bar_

and what's cool about this algorithm is it finds the top k elements in no particular order in Θ(n) independent of k. now remember, the best that we could do for the previous algorithm is if k is large we ended up using sorting which is n log n. this is always Θ(n) or at least expected top running time.
और क्या इस एल्गोरिथ्म के बारे में अच्छा है यह कोई विशेष क्रम में शीर्ष k तत्व ढूँढता है मैं (एन) में कश्मीर के स्वतंत्र अब याद है, सबसे अच्छा है कि हम पिछले एल्गोरिथ्म के लिए कर सकता है यदि k बड़ा है हम जो n लॉग n है छँटाई समाप्त का उपयोग कर। यह हमेशा मैं (n) या कम से कम उम्मीद की शीर्ष समय चल रहा है। सबसे खराब स्थिति खराब हो सकते हैं, लेकिन रूप में अच्छी तरह से तय करने का एक तरीका है। यह बहुत महत्वपूर्ण है, और तुम यह काफी काउंटर किया जा करने के लिए मिल सकता है। यदि सूची में n तत्वों है, उदाहरण के लिए, यह हमें यह सॉर्ट करने के लिए n लॉग n समय लगता है। कैसे सकता है यह ले हम कि यदि ऊपर k खोजने के लिए कम से कम k = n? खैर, यह वास्तव में महत्वपूर्ण है कि वास्तव में इस वाक्यांश यहाँ है। कोई विशेष क्रम में। मूल रूप से, यदि आपको मुझे 100, की तरह की एक सूची में शीर्ष 100 तत्वों को खोजने के लिए पूछें मैं कुछ भी है, सही करने के लिए नहीं है। यहां तक कि अगर इसे हल नहीं है मैं बस आप वापस मूल सूची दे सकते हैं। शीर्ष 100 बिल्कुल इन तत्वों है। यह क्या आप के लिए कहा है। यही कारण है कि यह वास्तव में करने के लिए छँटाई के बराबर नहीं है। यह वास्तव में काफी अधिक कुशल सॉर्ट करने से हो सकता है। अब, क्या मामला है जहाँ हम शीर्ष आधे के लिए देख रहे हैं में होता है? ऐसा लगता है थोड़ा पेचीदा मामला है, है ना? शीर्ष आधा मामले में, हम अभी भी यह रेखीय समय में भले ही पूरी सूची सॉर्ट कर सकते हैं यह ऊपर विभाजित करने के लिए आधा करने के लिए प्राकृतिक तरीका है और n लॉग एन आधा और उस नीचे ले जाता है। इस एल्गोरिथ्म के लिए प्रमुख कदम निम्नलिखित सरल subproblem जा रहा है। दिलचस्प हो सकता है लेकिन एक थोड़ा काउंटर समस्या की तरह। और कि एक सॉर्ट की गई सूची में दिए गए मान का दर्जा पा रहा है। हम l unsorted दी गई हो और हम v के मूल्य को देखते हुए कर रहे हैं और हम चाहते हैं पता करने के लिए यदि l छाँटे गए थे जहाँ v प्रकट होता है। यदि यह सॉर्ट किए थे लेकिन इसे जहां यह मान v की सूची में प्रकट होता सॉर्ट है नहीं। अब बस अब के लिए चर्चा की सादगी के लिए चलो मान लेते हैं कि सूची में सभी मान अलग-अलग है। हम यहाँ हम हमारी सूची l मिल गया है और हम कुछ मान v बाहर लेने की कल्पना कर रहे हैं। यह वास्तव में सूची में होना चाहिए नहीं करता, लेकिन हम कहते हैं कि यह सूची में है और क्या हम जानना चाहते हैं जहाँ v l में प्रकट होता है यदि l हल गए सबसे छोटी सबसे बड़ा करने के लिए कहते हैं कि? अब, जाहिर है इस समस्या को हल करने के लिए एक ही रास्ता l सॉर्ट करें और फिर v के लिए देखो करने के लिए है। लेकिन यहाँ अंतर्दृष्टि है कि हम लगभग कि ज्यादा काम करने की ज़रूरत नहीं है। हम यह तो कैसे करते हो? एक ठोस उदाहरण में देखें। यहाँ एल है इस अद्वितीय संख्या के एक unsorted सूची है। वे सिर्फ अपने विवेक में उन्हें नीचे लिखने के लिए सभी 2 अंकों की संख्या रहे हैं। और उसके बाद यह सॉर्ट की गई सूची एल है यह एक ही तत्व है, लेकिन मैं उन्हें क्रम में रख दिया है। और हम कहते हैं कि संख्या 66 पर विचार करें। तो यहाँ की मूल सूची में 66 है। कैसे हम सिर्फ l जहाँ 66 समाप्त करने के लिए इस सूची में ऊपर जा रहा है के माध्यम से स्कैनिंग द्वारा समझ सकते हैं? अच्छी तरह से क्या यह वहाँ अंत बनाता है। यह में स्थिति क्या है?