LeetCode 力扣 215. 数组中的第K个最大元素 findKthLargest

最新推荐文章于 2024-09-21 16:54:38 发布

原创最新推荐文章于 2024-09-21 16:54:38 发布 · 267 阅读

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#算法 #数据结构 #快速排序 #leetcode #python

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本文详细解析了如何在未排序的数组中找到第k个最大的元素，提供了三种解决方案：暴力快速排序、使用优先队列API及基于快速排序的选择方法。通过示例展示了每种方法的应用场景及实现过程。

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215. 数组中的第K个最大元素

215. 数组中的第K个最大元素

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5
示例 2:

示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4
说明:

你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

暴力快速排序

/**
 * 采用暴力快速排序
 * @param nums
 * @param k
 * @return
 */
public int findKthLargest2(int[] nums, int k) {
    Arrays.sort(nums);
    return nums[nums.length-k];
}

采用优先队列API

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
	PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(k);
	Arrays.stream(nums).forEach(item->{
	    priorityQueue.add(item);
	    if(priorityQueue.size()>k)
	        priorityQueue.poll();
	    });
    return priorityQueue.peek();
}

基于快速排序的选择方法（面试专用）

随机选取一个下标元素，以此作为分界点，分界点左边 <= 分界点 <= 分界点右边
判断分界点的下标是否跟符合 k 的下标位置，符合就直接return，否则就往该方向靠拢

Random random = new Random();
/**
 * 基于快速排序的选择方法
 * @param nums
 * @param k
 * @return
 */
public int findKthLargest3(int[] nums, int k) {
    return quickSelect(nums, 0, nums.length - 1, nums.length - k);
}

public int quickSelect(int[] a, int l, int r, int index) {
    int q = randomPartition(a, l, r);
    if (q == index) {
        return a[q];
    } else {
        return q < index ? quickSelect(a, q + 1, r, index) : quickSelect(a, l, q - 1, index);
    }
}

public int randomPartition(int[] a, int l, int r) {
    int i = random.nextInt(r - l + 1) + l;
    swap(a, i, r);
    return partition(a, l, r);
}

public int partition(int[] a, int l, int r) {
    int x = a[r], i = l - 1;
    for (int j = l; j < r; ++j) {
        if (a[j] <= x) {
            swap(a, ++i, j);
        }
    }
    swap(a, i + 1, r);
    return i + 1;
}

public void swap(int[] a, int i, int j) {
    int temp = a[i];
    a[i] = a[j];
    a[j] = temp;
}