LeetCode------Kth Largest Element in an Array

最新推荐文章于 2021-06-04 20:58:45 发布

原创最新推荐文章于 2021-06-04 20:58:45 发布 · 179 阅读

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#LeetCode #第k大数组

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本文介绍了一种利用快速排序思想解决寻找数组中第K大元素的问题的方法。通过不断选择枢轴并进行分区，使得枢轴左侧的元素大于等于枢轴而右侧的元素小于枢轴，从而有效地定位目标元素。

这里写图片描述

快排partition

这道题最好的解法应该是用快速排序Quick Sort的思想，这里排序的方向是从大往小排，核心思想是每次都要先找一个中枢点Pivot，然后遍历其他所有的数字，这里要求第k大，就把大于中枢点的数字放到左半边，把小于中枢点的放在右半边，这样中枢点是整个数组中第几大的数字就确定了，虽然左右两部分不一定是完全有序的，但是并不影响本题要求的结果，所以我们求出中枢点的位置，如果正好是k-1，那么直接返回该位置上的数字；如果大于k-1，说明要求的数字在左半部分，更新右边界，再求新的中枢点位置；反之则更新右半部分，求中枢点的位置；实例代码如下：

package com.zhumq.lianxi;
import org.junit.Test;

public class FindKthLargest {
    public int findKthLargest(int arr[],int k) {
        int left = 0,right = arr.length-1;
        while(true) {
            //位置调整
            int pos = partition(arr,left,right);
            if(pos==k-1) return arr[pos];
            else if(pos>k-1) right = pos-1;
            else left = pos+1;
        }
    }

    private int partition(int[] arr, int left, int right) {
        int pivot = arr[left],l = left + 1,r = right;
        while(l<=r) {
            //从大到小排序，小于中枢的放在右边，大于中枢的放在左边
            if(arr[l]<pivot&&arr[r]>pivot) {
                int temp = arr[l];
                arr[l] = arr[r];
                arr[r] = temp;
                ++l;
                --r;
            }
            if(arr[l]>=pivot) ++l;
            if(arr[r]<=pivot) --r;
        }
        int temp = arr[left];
        arr[left] = arr[r];
        arr[r] = temp;
        return r;
    }
    @Test
    public void test1() {
        int arr[] = {1,5,2,3,4,7,6,9,0};
        System.out.println(findKthLargest(arr, 4));
    }
}