215 Kth Largest Element in an Array

题目链接：https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/

题目：

Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

For example,
Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5.

Note: 
You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array's length.

解题思路：
这题的考点是排序。题目给的线索是Heap。
最简单的方法是使用库函数 Arrays.sort() 对数组进行快速排序，获取有序数组的倒数第 K 个元素即可。
其实，自己一开始能想到的是堆排序。题目提示也是 heap。
但，在网上看到别人的做法是使用快速排序，当 pivot 放入倒数第 K 个位置时，当前 pivot 即为第 K 大的元素，排序终止。
再上网查，发现有人用优先队列（最小堆）来求解。
遍历数组时将数字加入优先队列（堆），一旦堆的大小大于k就将堆顶元素去除，确保堆的大小为k。遍历完后堆顶就是返回值。
我想，这种方法才是题目所要考的吧。
参考链接：https://segmentfault.com/a/1190000003704825

代码实现：
使用优先队列：

public class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> p = new PriorityQueue<Integer>();
        for(int i = 0 ; i < nums.length; i++){
            p.add(nums[i]);
            if(p.size()>k) p.poll();
        }
        return p.poll();
    }
}

31 / 31 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 16 ms

使用库函数：

public class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        if(nums == null || nums.length == 0)
            return 0;
        Arrays.sort(nums);
        return nums[nums.length - k];
    }
}

31 / 31 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 4 ms

使用快速排序：

public class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        if(nums == null || nums.length == 0)
            return 0;
        return getKth(nums.length - k, nums, 0, nums.length - 1);
    }
    int getKth(int k, int[] nums, int start, int end) {
        int l = start;
        int r = end;
        int pivot = nums[l];
        while(l < r) {
            while(l < r && nums[r] >= pivot) {
                r --;
            }
            nums[l] = nums[r];
            while(l < r && nums[l] <= pivot) {
                l ++;
            }
            nums[r] = nums[l];
        }
        nums[l] = pivot;
        if(l == k) { // l 为此时 pivot 的位置
            return pivot;
        } else if(l < k) { // k 在 此时 pivot 的右侧，对 pivot（l）进行快速排序
            return getKth(k, nums, l + 1, end);
        } else { // k 在 此时 pivot 的左侧侧，对 pivot（r）进行快速排序
            return getKth(k, nums, start, r - 1);
        }
    }
}

31 / 31 test cases passed.
Status: Accepted
Runtime: 52 ms