leetcode 215 数组中的第K个最大元素_建立大小为k的小根堆-优快云博客

本文介绍两种高效算法，用于在未排序数组中查找第k个最大元素：一是使用大根堆，二是利用小根堆优化空间复杂度。通过实例演示了算法的具体实现过程。

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在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 说明:

你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

1.直接建立大根堆，然后从大根堆中拿第k个即可

    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(nums.length, new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                 return o2 - o1;
            }
        });
     for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            priorityQueue.offer(nums[i]);
        }
        for (int i = 0; i < k - 1; i++) {
            priorityQueue.poll();
        }
        return    priorityQueue.poll();
    }

2、建立大小为k的小根堆，遍历元素，当堆顶元素小于当前元素，则用当前元素替换堆顶元素

    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
       PriorityQueue<Integer> priorityQueue = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o1 - o2;
            }
        });


        for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
            if(priorityQueue.size() < k){
                priorityQueue.offer(nums[i]);
            }else{
                if(nums[i] > priorityQueue.peek() ){
                    priorityQueue.poll();
                    priorityQueue.offer(nums[i]);
                }
               
            }

        }
//        for (int i = 0; i < k - 1; i++) {
//            priorityQueue.poll();
//        }
        return    priorityQueue.poll();
    }