LeetCode Devide & Conquer problem || Kth Largest Element in an Array-优快云博客

本文介绍了一种在未排序数组中查找第K大元素的方法，包括使用快速排序和堆排序两种算法实现。通过分治策略，如快速排序，以及利用堆的数据结构特性，可以有效地解决这一问题。

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:
Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5.
Note:
You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array’s length.
Difficulty:
medium

解题思路

如果不考虑题目tag，这道题非常简单，直接用sort函数将序列排序，返回第K大的元素即可，easy.

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        sort(nums.begin(), nums.end());
        int kmax = nums[nums.size() - k];
        return kmax;
    }
};

考虑题目Tag中Divide and Conquer的要求，则需要自己写一个分治算法对序列进行排序了。排序算法中最经典的分治算法，就是快排（Quick Sort）了。
快排的基本思想是任取待排序对象序列中的某个对象（例如第一个对象）作为枢轴（pivot），按照该对象的关键字大小，将整个对象划分为左右两个子序列：

左侧子序列中所有对象的关键字都小于或等于枢轴对象的关键字；
右侧子序列中所有对象的关键字都大于枢轴对象的关键字；

枢轴对象则排在这两个子序列中间（这也是该对象最终应安放的位置）。
然后分别对这两个子序列重复实施上述方法，直到所有对象都排在相应的位置上为止。

class Solution {
public:
    int partition(vector<int>& list, int low, int high){
        int pivot = list[low];
        while(low < high){
            while(low < high && list[high] >= pivot) high--;
            list[low] = list[high];
            while(low < high && list[low] <= pivot) low++;
            list[high] = list[low];
        }
        list[low] = pivot;
        return low;
    }
    void quickSort(vector<int> &list, int low, int high){
        if(low < high){
            int pivot = partition(list, low, high);
            quickSort(list, low, pivot - 1);
            quickSort(list, pivot + 1, high);
        }
    }
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        quickSort(nums, 0, nums.size() - 1);
        int kmax = nums[nums.size() - k];
        return kmax;
    }
};