237. Kth Largest Element in an Array

【信息科学与工程学】【数据科学】数据科学领域 第六篇 算法设计 07 堆、栈、表、矩阵、集合、队列、数组、字符串、树、图、动态规划、结构体、元组的算法01 当前段必须包含所有字符的最后出现位置。1. 字符串分割成最多片段2. 基因序列功能域划分3. 文本段落划分4. 音频声道分离5. 图像色彩分区6. 社交网络社群划分7. 蛋白质结构域8. 音乐乐章分段9. 代码模块划分10. 章节划分特征:一次扫描,贪心确定边界。 阅读详情

寻找数组的第k大数:思路即为对数组进行“简易快速排序”,那么数组的(k-1)位置即为结果:每次使用快速排序后都确定一个mid值,满足在数组中mid右侧的值都比它大,左侧都比他小;若mid==(k-1),那么停止排序;若mid小于(k-1),那么继续对mid右侧进行快排;若mid大于(k-1),则对mid左侧进行快速排序。

该题目的核心还是如何利用快速排序的思想,在快速排序的基础上进行一定的优化

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        int left=0,right=nums.size()-1;
        int mid;
        k=nums.size()-k;  //the pos of the k-th largest number
        while(left<=right)
        {
            mid=sorted(nums,left,right);
            if(mid==k)
            {
               // return nums[mid];
                break;
            }
            else
            {
                if(mid<k)
                    left=mid+1;
                 else
                     right=mid-1;
            }                                      
       }
        return nums[mid];
        
    }
    
    int sorted(vector<int>& nums,int begin,int end)
    {
        int flag=nums[begin];
        while(begin<end)
        {
            while(begin<end&&flag<=nums[end])
                end--;
            nums[begin]=nums[end];
            
            while(begin<end&&flag>nums[begin])
                begin++;
            nums[end]=nums[begin];
        }
        
        nums[begin]=flag;
        return begin;
    }
};

 

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云水谣CS
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