215. 数组中的第K个最大元素/C++

最新推荐文章于 2024-02-16 14:40:58 发布

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本文介绍了一种使用快速排序的二分技术及小顶堆数据结构来查找数组中第K大的元素的方法。通过partition函数进行数组的划分，使元素能够按大小分为左右两部分，从而快速定位到目标元素。同时，利用小顶堆保持堆中元素的数量为K，以高效找到第K大的元素。

在这里插入图片描述

利用快速排序的二分技术

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        int low=0,mid=0,high=nums.size()-1;
        while(low<=high){
            mid=partation(nums,low,high);
            if(mid==k-1) return nums[mid];
            else if(mid>k-1) high=mid-1;
            else low=mid+1;
        }
        return -1;
    }
    //返回[++++====----]
    //返回        ^返回与枢轴相等的最后一个
    int partation(vector<int>& nums,int start,int end){
        int left=start,right=end;
        swap(nums[left],nums[(left+right)/2]);//以中间的值为枢轴，可以加快效率
        int pivot=nums[left];
        while(left<right){
            while(left<right && nums[right]<pivot) --right;
            if(left<right) nums[left++]=nums[right];
            while(left<right && nums[left]>=pivot) ++left;
            if(left<right) nums[right--]=nums[left];
        }
        nums[left]=pivot;
        return left;
    }
};

小顶堆

int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> minHeap;
    for (auto e : nums) {
        if (minHeap.size() == k) {
            if (e < minHeap.top()) continue;
            minHeap.pop();
        }
        minHeap.push(e);
    }
    return minHeap.top();
}