[LeetCode]Kth Largest Element in an Array

解题思路:

1,借用快排分治的思想;
2,递归函数中,每次随机选取一个数作为标的mark;
3,把 比mark大的存入一个数组larger,比mark小的存入另外一个数组smaller
4,结束条件就是,所找的第k大的数, k == larger.size() + 1 


// C++ 实现
class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        return find(nums, k);
    }

    int find(vector<int>& nums, int k){
        int n = nums.size();
        vector<int> smaller;
        vector<int> larger;
        int inx = rand()%n;

        for (auto elem: nums){
            if (elem > nums[inx]){
                larger.push_back(elem);
            }else if (elem < nums[inx]){
                smaller.push_back(elem);
            }
        }
        int sizeA = smaller.size();
        int sizeB = larger.size();
        if (sizeB < k && (n - sizeA) >= k){
            return nums[inx];
        }else{
            if (sizeB >= k){
                return find(larger, k);
            }else if (n - sizeA < k){
                return find(smaller, k-(n-sizeA));
            }
        }
    }
};

# python 实现
import random
class Solution:
    # @param {integer[]} nums
    # @param {integer} k
    # @return {integer}
    def find(self, nums, n, k):

        inx = int(random.random()*n)
        a = [ i for i in nums if i < nums[inx]]
        smaller = len(a)
        b = [ i for i in nums if i > nums[inx]]
        larger = len(b)

        if smaller < k and n - larger >= k:
            return nums[inx]
        else:
            if smaller >= k:
                return self.find(a, smaller, k)
            elif n - larger < k:
                return self.find(b, larger, k - (n-larger))

    def findKthLargest(self, nums, k):

        return self.find(nums, len(nums), len(nums)- k + 1)


### 关于LeetCode第215题的描述 LeetCode第215题名为 **Kth Largest Element in an Array**,其问题是要求在一个无序数组中找到第k大的元素。需要注意的是,这里的“第k大”是指按照降序排列后的第k个位置上的数。 #### 解决方案概述 一种常见的解决方法是利用堆排序算法来实现这一目标。通过构建一个小顶堆(Min Heap),可以有效地获取到所需的第k大元素。这种方法的时间复杂度通常为 \(O(n \log k)\),其中 n 是数组长度,而 k 则是我们要找的目标次序[^4]。 以下是基于 Python 的解决方案代码: ```python import heapq def findKthLargest(nums, k): # 使用heapq模块中的nlargest函数直接找出前k大的数并返回最后一个即为我们想要的结果 return heapq.nlargest(k, nums)[-1] # 测试样例 nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4] k = 2 print(findKthLargest(nums, k)) # 输出应为5 ``` 此段代码借助了 `heapq` 库里的 `nlargest` 方法简化操作流程,从而达到快速定位的目的[^5]。 另外还有一种方式就是先对整个列表完成全面排序之后再选取相应索引处数值作为最终答案;不过这种做法虽然直观却可能带来不必要的计算负担,在性能上未必优于上述提到过的最小堆策略。 ### 提供更高效的解答思路 除了运用内置库外还可以手动创建最大堆(MaxHeap), 并持续移除顶部直到剩下最后那个代表所需值为止; 或者采用分治法(Divide And Conquer Approach)像快速选择(Quickselect Algorithm)那样只关注局部区域进而减少整体迭代次数以提高效率至平均情况下的线性时间复杂度 O(N)[^6].
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