算法通关村第10关——数组中第k大的数字(白银)
注意快排的最后这两个递归参数:
quickSort(arr, start, right);
quickSort(arr, left, end);
因为在上一次循环结束后,right指针指向的是小于等于基准值的最右边元素,所以需要对左半部分进行递归排序,即quickSort(arr, start, right);
。
而left指针指向的是大于等于基准值的最左边元素,所以需要对右半部分进行递归排序,即quickSort(arr, left, end);
。
这道题的题目就多了个k,其实就是快速排序后取倒是第k个
class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
quickSort(nums, 0, nums.length - 1);
return nums[nums.length - k];
}
private static void quickSort(int[] arr, int start, int end) {
if(start >= end){
return;
}
int left = start, right = end;
int pivot = arr[start + ((end - start)>>1)];
while(left <= right){
while(left <= right && arr[left] < pivot){
left++;
}
while(left <= right && arr[right] > pivot){
right--;
}
if(left <= right){
int temp = arr[left];
arr[left] = arr[right];
arr[right] = temp;
left++;
right--;
}
}
quickSort(arr, start, right);
quickSort(arr, left, end);
}
}
同理,还可以用堆来实现:
class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
// 创建一个最小堆
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>();
// 将数组中的前k个元素加入最小堆
for (int i = 0; i < k; i++) {
minHeap.offer(nums[i]);
}
// 遍历数组剩余元素,如果比堆顶元素大则替换堆顶元素,并重新调整堆
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
if (nums[i] > minHeap.peek()) {
minHeap.poll();
minHeap.offer(nums[i]);
}
}
// 返回最小堆的堆顶元素,即第k个最大元素
return minHeap.peek();
}
}