LeetCode #215 - Kth Largest Element in an Array

本文介绍了一种高效算法,用于从无序数组中找到第K大的元素。通过使用大小为K的优先队列,该算法能在O(nlogk)的时间复杂度内解决问题,优于全排序方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目描述:

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.

Example 1:

Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2
Output: 5

Example 2:

Input: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] and k = 4
Output: 4

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

由于是无序数组,直接排序再求解的时间复杂度为O(nlog n),但是其实我们只需要求第k大的元素即可,所以我们只需要维持一个程度为k的优先队列,遍历一遍数组并进行插入和删除,时间复杂度为O(nlog k)。

class comp{
    public:
    bool operator()(int a,int b)
    {
        if(a>b) return true;
        else return false;
    }
};

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        priority_queue<int,vector<int>,comp> q;
        for(int i=0;i<nums.size();i++)
        {
            if(q.size()<k) q.push(nums[i]);
            else
            {
                q.push(nums[i]);
                q.pop();
            }
        }
        return q.top();
    }
};

 

内容概要:本文深入探讨了金属氢化物(MH)储氢系统在燃料电池汽车中的应用,通过建立吸收/释放氢气的动态模型和热交换模型,结合实验测试分析了不同反应条件下的性能表现。研究表明,低温环境有利于氢气吸收,高温则促进氢气释放;提高氢气流速和降低储氢材料体积分数能提升系统效率。论文还详细介绍了换热系统结构、动态性能数学模型、吸放氢特性仿真分析、热交换系统优化设计、系统控制策略优化以及工程验证与误差分析。此外,通过三维动态建模、换热结构对比分析、系统级性能优化等手段,进一步验证了金属氢化物储氢系统的关键性能特征,并提出了具体的优化设计方案。 适用人群:从事氢能技术研发的科研人员、工程师及相关领域的研究生。 使用场景及目标:①为储氢罐热管理设计提供理论依据;②推动车载储氢技术的发展;③为金属氢化物储氢系统的工程应用提供量化依据;④优化储氢系统的操作参数和结构设计。 其他说明:该研究不仅通过建模仿真全面验证了论文实验结论,还提出了具体的操作参数优化建议,如吸氢阶段维持25-30°C,氢气流速0.012g/s;放氢阶段快速升温至70-75°C,水速18-20g/min。同时,文章还强调了安全考虑,如最高工作压力限制在5bar以下,温度传感器冗余设计等。未来的研究方向包括多尺度建模、新型换热结构和智能控制等方面。
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