LeetCode215. Kth Largest Element in an Array分治法

最新推荐文章于 2019-03-12 16:20:03 发布

甜橙UP

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分类专栏： LeetCode 文章标签： leetcode 分治法

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该博客探讨了如何使用分治法解决LeetCode215问题，即在无序数组中找到第k大的元素。作者首先介绍了初始的解决方案，但由于空间复杂度过高导致内存限制。随后，改进策略是找到数组的最小和最大值，计算平均数作为基准，从而更有效地缩小问题规模，减少递归次数和空间消耗。

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题意：找出无序序列里第k大的元素

刚开始我是这样想的：选取序列第0个元素，判断有多少元素比它大、比它小、和它相等，然后缩小问题规模。

然后做完之后，leetcode出现memory limit，占用空间过大，因为这样做选取的元素不定，可能每次缩小问题规模的速度太小，导致每次递归次数多，且每步递归开空间存新的序列的空间花费过大。

后来我进行修改，不再选取序列第0个元素，而是找出序列最小和最大的元素，求其平均数，根据平均数进行判断，这样可以更快的缩小问题规模。

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        if(nums.size()==1)
            return nums[0];

        int min,max;
        min=max=nums[0];
        for(int i=0;i<nums.size();++i){
            if(nums[i]>max) max=nums[i];
            if(nums[i]<min) min=nums[i];
        }
        double mid=(min+max)/2.0;

        vector<int> left,right;
        for(int i=0;i<nums.size();++i){
            if(nums[i]>mid) right.push_back(nums[i]);
            else left.push_back(nums[i]);
        }
        if(right.size()>=k){
            return findKthLargest(right,k);
        }
        else if(left.size()==nums.size()) return nums[0];
        return findKthLargest(left,k-right.size());

    }
};