算法-数组中的第K个最大元素

最新推荐文章于 2025-10-28 21:22:39 发布

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#golang #算法

本文介绍了一种高效的算法，通过创建大小为k的堆结构来寻找给定数组中的第K大元素。首先初始化一个整型堆，然后遍历数组，当堆大小小于k时直接插入，否则对比堆顶元素与当前元素，较大者保留。最后返回堆顶即为第K大元素。

方案(一):使用快速排序对给定的数据进行排序，然后从中获取出第K大小的数据;

方案(二):创建一个大小为k的堆结构;

1、h中没有元素，不变式成立。

2、在迭代过程中，根据h的元素数量，分为如下两种情况：

3、如果h中元素的个数小于k，直接将本次迭代的数组元素num加入到h中。

4、如果h中元素的个数大于等于k，则需要比较当前h中，最小的元素是否大于num，若是，忽略num的处理，否则，将其替换为num。以上两种情况的结果均可以保证不变式成立。

6、nums中的所有元素均被遍历后算法终止，不变式成立。

代码如下

package main

import (
	"container/heap" // 对任意实现了heap接口的类型提供堆操作;
	"fmt"
)

type IntHeap []int

func (h IntHeap) Len() int           { return len(h) }
func (h IntHeap) Less(i, j int) bool { return h[i] < h[j] }
func (h IntHeap) Swap(i, j int)      { h[i], h[j] = h[j], h[i] }

func (h IntHeap) Top() int {
	return h[0]
}

func (h *IntHeap) Push(x interface{}) {
	// Push and Pop use pointer receivers because they modify the slice's length,
	// not just its contents.
	*h = append(*h, x.(int))
}

func (h *IntHeap) Pop() interface{} {
	old := *h
	n := len(old)
	x := old[n-1]
	*h = old[0 : n-1]
	return x
}

func findKthLargest(nums []int, k int) int {
	h := &IntHeap{}
	heap.Init(h)
	for _, num := range nums {
		if h.Len() < k {
			heap.Push(h, num)
		} else if (*h)[0] < num {
			heap.Pop(h)
			heap.Push(h, num)
		}
	}
	return heap.Pop(h).(int)
}

func main() {
	var arr = []int{1, 3, 5, 2, 2}
	var k = int(2)
	res := findKthLargest(arr, k)
	fmt.Println(res)
}