leetcode 215

最新推荐文章于 2025-05-29 21:59:44 发布

拾贰月初

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文章标签： sortheap java

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/better_girl/article/details/83269894

本文探讨了堆排序和快速排序两种算法在寻找数组中第k大元素的应用。通过修复堆排序中的位运算错误，成功实现了对前k个元素的高效排序。同时，介绍了快速排序的实现方式，通过基准元素的选取和分区操作，达到平均O(n log n)的时间复杂度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

使用堆排序仅对所需的前k个进行排序。在交换函数出了点差错，本来打算用位运算加快速度，忽略了nums[i]与nums[j]交换时i==j的情况，导致位运算结果为0.

class Solution {
   public static void main(String[] args) {
       int[] n = {1};
       System.out.println(findKthLargest(n,n.length));
   }
public static int findKthLargest(int[] nums, int k) {
int len = nums.length;
for(int m=len/2-1 ; m>=0 ; m--){
sortHeap(nums,m,len);
}
for(int m=len-1 ; m>=len-k ; m--){
swap(nums,0,m);
sortHeap(nums,0,m);
}
return nums[len-k];
}
public static void sortHeap(int[] nums, int start, int len){
int temp = nums[start];
for(int i = 2*start+1 ; i<len ; i=2*i+1){
if((i+1)<len && nums[i+1]>nums[i]){
i++;
}
if(nums[i]>temp){
nums[start]=nums[i];
start=i;
}
else{
break;
}
}
nums[start]=temp;
}
public static void swap(int[] nums,int i,int j){

nums[i] = nums[i]^nums[j];
       nums[j] = nums[j]^nums[i];
       nums[i] = nums[i]^nums[j];
}
}

将交换函数加上一条

public static void swap(int[] nums,int i,int j){
if(i==j) return;
nums[i] = nums[i]^nums[j];
nums[j] = nums[j]^nums[i];
nums[i] = nums[i]^nums[j];
}

通过。

也可使用快速排序

class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
       return(quickSortKth(nums,0, nums.length-1, k));
   }
   private static int quickSortKth(int[] num, int l, int r,int k) {
       // TODO Auto-generated method stub
       int pos = num[l];
       int i = l, j = r;
       while(i<j) {
           while(i<j && num[j]<pos) {
               j--;
           }
           if(i<j) {
               num[i++]=num[j];
           }
           while(i<j && num[i]>pos) {
               i++;
           }
           if(i<j) {
               num[j--]=num[i];
           }

       }
       num[i]=pos;
       if(i==k-1)   return num[i];
       else if(i<k)   return quickSortKth(num, i+1, r, k);
       else return quickSortKth(num, 0, i-1, k);
   }
}