LeetCode215 数组中的第K个最大元素

最新推荐文章于 2025-05-23 21:56:27 发布

南泽月生

最新推荐文章于 2025-05-23 21:56:27 发布

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分类专栏： LeetCode 文章标签： leetcode 快速排序

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/woaichikaoya/article/details/115360752

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该博客介绍了如何通过三路快速排序算法来解决在未排序数组中找到第k个最大元素的问题。虽然三路快排通常效率较高，但作者指出对于这个特定问题，双路快排可能更为合适。示例展示了算法如何处理不同情况，并提供了代码实现。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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。

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array
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使用了三路快排实现但是对于这道题来讲双路快排要快一些。

class Solution {

    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        Random rnd = new Random();
        return Sort(nums, 0, nums.length-1, rnd, k);
    }


    private static int Sort(int[] arr, int l, int r, Random rnd, int k) {

        if (l >= r){
            return  (r == k-1) ? arr[r] : -1;
        }
        int p = l + rnd.nextInt(r-l+1);
        swap(arr, l, p);

        // arr[l+1, lt] > 0  || arr[lt+1, i-1] =0 || arr[gt, r] < 0
        int lt = l, gt = r+1, i = l+1;
        while (i < gt) {
            if (arr[i] > arr[l]) {
                lt++;
                swap(arr, lt, i);
                i++;
            } else if (arr[i] == arr[l]) {
                i++;
            } else {
                gt--;
                swap(arr, gt, i);
            }
        }
        // 将l与lt交换
        swap(arr, l, lt);
        // 数组变为 arr[l, lt-1] > 0 || arr[lt, gt-1] = 0 || arr[gt, r] < 0
        if (lt <= k-1 && gt-1 >= k-1)
            return arr[lt];
        else if (lt < k-1) {
            return Sort(arr, gt, r, rnd, k);
        } else {
            return Sort(arr, l, lt-1, rnd, k);
        }
    }

    private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int temp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = temp;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {3,3,3,3,3,3,3,3,3};
        System.out.println(new Solution().findKthLargest(arr, 8));
    }

}