对一个数组进行快速排序并且查找出该数组中第K大的数-----代码实现

主要思想是:首先对目标数组进行快排,然后创建一个临时变量,通过遍历获得第K大的数,下面是具体代码。
import java.util.Arrays;

/**
 * Created with IntelliJ IDEA.
 * Description:
 * User: Y
 * Date: 2019-06-30
 * Time: 21:45
 */
public class Finder {
    public static void quickSort(int[] array, int start, int end) {
        if (start >= end) {
            return;
        }
        int tmp = array[start];
        int low = start;
        int high = end;
        while (low < high) {
            while (low < high && array[high] >= tmp) { //
                high -= 1;
            }
            array[low] = array[high];
            while (low < high && array[low] < tmp) {
                low += 1;
            }
            array[high] = array[low];
        }
        array[low] = tmp;
        quickSort(array, start, low - 1);
        quickSort(array, low + 1, end);
        return;
    }

    private static int findKth(int[] a, int n, int K) {
        quickSort(a, 0, a.length - 1);
        int last = n - 1;
        int tmp = a[last];
        int i = 0;
        if (K==1){
            return a[a.length-1];
        }
        while (i != K) {
            tmp = a[last];
            if (tmp != a[last-1]) {
                i++;
                last--;
            } else {
                last--;
            }
        }
        return tmp;
    }
	//测试用例
   public static void main(String[] args) {
        int[] a = {11,2,333,4,22,1,1,1};
       for (int i = 0; i <a.length-1 ; i++) {
           System.out.print(a[i]+" ");
       }
          System.out.println();
        System.out.println(findKth(a, a.length, 3));
    }

}

下面是结果
在这里插入图片描述

<think>好的,用户想用C++实现快速选择算法来找到数组中的第K元素。我需要先回忆一下快速选择的基本原理。快速选择是基于快速排序的,但不需要完全排序整个数组,而是通过分治的方法找到第K的元素。 首先,用户可能已经了解快速排序,所以应该先简要说明快速选择的不同之处。然后,需要给示例代码根据引用中的资料,比如引用[2]提到快速选择的时间复杂度平均O(n),最坏O(n²),同时是原地算法。因此,在代码中需要注意分区的实现,以及递归处理左或右部分,而不是两边。 接下来,用户可能需要知道如何将问题转化为找第K的元素。通常,第K元素在排序后的数组中是倒第K个位置,即索引为n-K的位置。所以,在快速选择中,需要调整目标位置为n-K。 然后,代码的结构应该包括分区函和递归选择部分。分区函快速排序类似,选择一个基准元素,将数组分成两部分。这里需要注意的是,不同的分区策略可能影响效率,比如随机选择基准可以减少最坏情况的发生概率。例如,引用[2]提到快速选择是基于快速排序的,所以分区是关键步骤。 此外,用户可能关心如何处理重复元素和边界情况,比如数组长度为1时直接返回。需要确保代码能够正确处理这些情况,避免死循环或者越界访问。 示例代码的结构致如下:一个主函findKthLargest调用快速选择函,快速选择函递归地进行分区,并根据当前基准的位置与目标位置的关系决定处理左半部分还是右半部分。分区函使用双指针法,将于基准的元素移到左边,小于的移到右边,这样基准的位置就是其正确的位置。 需要检查代码的正确性,比如在交换元素时的逻辑是否正确,基准的选择是否合理。可能还需要考虑随机化基准的选择以提高效率,但示例中可以简化,选择中间元素作为基准。 最后,测试代码的正确性,例如用示例数组验证是否能正确找到第K的元素。同时,需要提到时间复杂度,虽然平均是O(n),但最坏情况可能较差,可以建议使用随机化基准或三取中法优化。 另外,用户可能还想知道其他方法,比如堆排序(如引用[4]中的最小堆方法),但当前问题聚焦于快速选择算法,所以示例代码应重点突这一方法。同时,引用[1]中的直接排序方法虽然简单,但效率不如快速选择,所以需要强调快速选择的优势。 总结步骤:解释快速选择原理,给代码结构,实现分区函,处理递归选择,调整K的索引,确保边界条件正确,最后测试和优化建议。</think>以下是用C++实现的快速选择算法示例代码,用于高效查找数组中第K元素。该算法基于快速排序的分区思想,平均时间复杂度为$O(n)$: ```cpp #include <vector> #include <algorithm> using namespace std; int partition(vector<int>& nums, int left, int right) { int pivot = nums[(left + right) / 2]; // 选择中间元素作为基准 swap(nums[(left + right) / 2], nums[right]); // 基准移到最右端 int i = left; for (int j = left; j < right; j++) { if (nums[j] >= pivot) { // 注意这里是>=,因为找第K元素 swap(nums[i], nums[j]); i++; } } swap(nums[i], nums[right]); // 将基准放到正确位置 return i; } int quickSelect(vector<int>& nums, int left, int right, int k) { if (left == right) return nums[left]; int pivotIndex = partition(nums, left, right); if (k == pivotIndex) { return nums[k]; } else if (k < pivotIndex) { return quickSelect(nums, left, pivotIndex - 1, k); } else { return quickSelect(nums, pivotIndex + 1, right, k); } } int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) { int n = nums.size(); return quickSelect(nums, 0, n - 1, n - k); // 转换为找第n-k小元素 } ``` ### 算法说明 1. **分区函**:将数组划分为于基准值和小于基准值的两部分,返回基准值的最终位置。这里选择中间元素作为基准并交换到最右端,避免极端情况下的性能问题[^2] 2. **快速选择**:根据基准位置与目标位置的关系,递归处理左/右子数组。当基准位置恰好等于目标位置时直接返回结果 3. **索引转换**:第K元素在排序数组中的位置是$n-k$,因此需要将目标位置转换为该索引值[^4] ### 性能优化建议 - 随机选择基准元素可避免最坏$O(n^2)$时间复杂度 -数组较小时切换为插入排序 - 使用三取中法选择基准元素
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值