Kth Largest Element in an Array

本文介绍了一种使用分治策略寻找未排序数组中第K大元素的方法。通过随机选择一个基准值将数组分为三部分,并根据K的值确定下一步操作,最终实现高效查找。

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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.

For 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.

要找到一个数组中第k大的数需要使用分治策略,可以先在数组中随机找到一个数作为目标数,用与快速排序中类似的做法,把数组中的数分成3个部分并分别存在3个向量中,分别是小于目标数的,等于目标数的和大于目标数的,然后根据k的值,确定第k大的数在哪个部分中,然后再以这个部分的向量和对应修改后的k值递归调用原函数。这样每次递归都能减少问题的规模,直到我们找到第k大的数。

如果按照最坏的情况计算,这个算法的复杂度是O(n^2),而且因为递归调用函数,会浪费大量的内存,我在开始写这个程序时,设定目标数时只是简单地把数组中的第一个元素设为目标数,导致在提交时超了内存。所以随机选取目标数中的随机非常重要,我的做法是利用一个随机数来确定目标数在数组中的下标,这样就可以保证选取的目标数是随机的,然后按照概率计算,每次选取的随机数都是最坏的情况的概率是非常低的,所以按照概率计算这个算法的复杂度是O(n logn)。

以下时源代码:

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        int t;
    	vector<int> l,e,h;
    	int i=rand()%nums.size();
    	t=nums[i];
    	for(int i=0;i<nums.size();i++)
    	{
    		if(nums[i]==t) e.push_back(nums[i]);
    		else if(nums[i]<t) l.push_back(nums[i]);
    		else h.push_back(nums[i]);
    	}
    	if(h.size()>=k) 
    	{
    		l.clear();
    		e.clear();
    		return findKthLargest(h,k);
    	}
    	else if(h.size()+e.size()>=k) return t;
    	else 
    	{
    		int len1=h.size(),len2=e.size();
    		h.clear();
    		e.clear();
    		return findKthLargest(l,k-len1-len2);
    	}        
    }
};


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