LeetCode Kth Largest Element in an Array

思路：

先排序后选择，时间复杂度：O(N*logN)，空间复杂度：O(1)。

c++ code：

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        sort(nums.begin(), nums.end());
        return nums[nums.size() - k];
    }
};

利用快排的思想，用第一个元素作为pivot，以它为界分割其它所有元素，再看左部分的长度已决定下一次如何操作。
平均时间复杂度：O(N)，空间复杂度：O(1)。

c++ code：

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        int L = 0, R = nums.size() - 1;
        while (L < R) {
            int left = L, right = R;
            int key = nums[left];
            while (left < right) {
                while (left < right && nums[right] < key) --right;
                nums[left] = nums[right];
                while (left < right && nums[left] >= key) ++left;
                nums[right] = nums[left];
            }
            nums[left] = key;
            if (left == k - 1) return nums[k - 1];
            else if (left > k - 1) R = left - 1;
            else L = left + 1;
        }
        return nums[k - 1];
    }
};

DISCUSS中利用堆的方法：

make_heap(RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last) 默认生成的是大顶推，可以使用 make_heap (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last,Compare comp ) 自定义的cmp来生成小顶堆。

pop_heap() 首元素和末元素交换，再重新堆排序。
pop_back() 删除容器中最后一个元素。

c++ code：

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        make_heap(nums.begin(), nums.end());
        for(auto i=0; i<k-1;i++) {
            pop_heap(nums.begin(), nums.end());
            nums.pop_back();
        }
        return nums.front();
    }
};