力扣—215. 数组中的第K个最大元素

215. 数组中的第K个最大元素

题目:

给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 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。

你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

示例:

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5

示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
输出: 4

提示:

  • 1 <= k <= nums.length <= 105
  • -104 <= nums[i] <= 104

整体思路:

        整体思路:快速排序—分而治之,排序后的以基线值为准基线值左边是比基线值小的基线值右边是比基线值大的

                1)两个界限i j ,i是整个数组的前一位,j是整个数组的后一位。也就是ij给数组夹住

                2)遍历数组使基线值左边是比基线值小的基线值右边是比基线值大的

 代码:

class Solution {
public:
    void quicksort(vector<int>& v,int start,int end){
        if(start>=end) return;
        int i = start-1 , j = end+1;
        int temp = v[start];
        int index = start;
        while(index<j)
        {
            if(v[index]>temp){
                swap(v[index],v[--j]);//换过来的数是还没有遍历过的若index++就越过了一个数
            }
            else if(v[index]<temp){
                swap(v[index++],v[++i]);
            }
            else index++;
        }
        //排基线左边和基线右边
        quicksort(v,start,i);//基线左边的数
        quicksort(v,j,end);//基线右边的数
    }
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        int n = nums.size();
        quicksort(nums,0,n-1);

        reverse(nums.begin(),nums.end());
        return nums[k-1];
    }
};

### 解题思路 LeetCode 2090 题目要求计算一个数组中每个元素的半径为 `k` 的子数组的平均值。如果某个元素的位置 `i` 满足其左右各有 `k` 个元素,即从 `i-k` 到 `i+k` 的子数组存在,则计算该子数组的平均值;否则结果为 `-1`。 为了高效地解决这个问题,可以使用 **滑动窗口** 技术。通过维护一个滑动窗口的,可以在 `O(n)` 时间复杂度内完成计算。 #### 关键点 - 初始化窗口的大小为 `2*k + 1`,如果数组长度小于这个值,则某些位置无法形成完整的子数组。 - 首先计算初始窗口的总,然后逐个移动窗口,并更新总(减去退出窗口的元素,加上进入窗口的元素)。 - 对于无法形成完整窗口的位置,直接标记为 `-1`。 --- ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> using namespace std; class Solution { public: vector<int> getAverages(vector<int>& nums, int k) { long long n = nums.size(); long long windowSize = 2 * k + 1; vector<int> avg(n, -1); if (windowSize > n) return avg; // 如果窗口比数组还大,全部返回-1 long long sum = 0; for (int i = 0; i < windowSize; ++i) { sum += nums[i]; } avg[k] = sum / windowSize; // 第一个窗口的平均值 for (int i = windowSize; i < n; ++i) { sum += nums[i] - nums[i - windowSize]; // 滑动窗口更新 avg[i - k] = sum / windowSize; // 计算当前窗口的平均值 } return avg; } }; ``` --- ### 示例说明 假设输入如下: ```cpp vector<int> nums = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; int k = 3; ``` 输出将是: ```cpp {-1, -1, -1, 4, 5, 6, -1, -1, -1} ``` 其中只有中间部分能够形成完整的窗口,其他位置由于缺少足够的元素返回 `-1`。 --- ### 复杂度分析 - **时间复杂度**:`O(n)`,其中 `n` 是数组的长度。整个算法只遍历数组一次。 - **空间复杂度**:`O(n)`,用于存储最终的结果数组。 --- ### 性能优化建议 - 使用 `long long` 类型确保累加过程中不会溢出。 - 提前处理窗口大小大于数组长度的情况,避免无效计算。 ---
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