LeetCode 215. Kth Largest Element in an Array

本文介绍了一种方法来找到未排序数组中第K大的元素,通过使用优先队列实现,同时分析了时间复杂度和空间复杂度。

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.



#include <vector>
#include <iostream>
#include <queue>
using namespace std;

// This method is easy but need O(n) memory space and O(n) time complexity.
int findKthUsingQueue(vector<int>& nums, int k) {
    // kth largest equals to (nums.size() - k + 1)th smallest.
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int> > numsQueue;
    for(int i = 0; i < nums.size(); ++i) {
        numsQueue.push(nums[i]);
    }

    for(int i = 1;  i < nums.size() - k + 1; i++) {
        numsQueue.pop();
    }
    return numsQueue.top();
}
int partition(vector<int>& nums, int left, int right);

// it currently find kth-1 smallest number.
int findKth(vector<int>& nums, int first, int last, int k) {
    int pivot = partition(nums, first, last);
    if(pivot == k) return nums[pivot];
    else if(pivot < k) return findKth(nums, pivot + 1, last, k);
    else return findKth(nums, first, pivot - 1, k);
}

// O(n) time complexity and O(1) space.
int partition(vector<int>& nums, int left, int right) {
    int pivotElement = nums[left];
    int pivotIndex = left;
    for(int i = left + 1; i <= right; ++i) {
        if(nums[i] < pivotElement) {
            pivotIndex++;
            swap(nums[i], nums[pivotIndex]);
        }
    }
    swap(nums[pivotIndex], nums[left]);
    // the index p right now point to the pivot.
    return pivotIndex;
}
 int main(void) {
    vector<int> nums{4, 3, 2, 5, 8, 1};
    int res = findKthUsingQueue(nums, 2);
    int res1 = findKth(nums, 0, 5, 5);
    cout << res1 << endl;
}


【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
### 关于LeetCode215题的描述 LeetCode215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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