堆_215.数组中的第K个最大元素

最新推荐文章于 2025-09-01 18:47:22 发布

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本文介绍了一种基于二叉堆的数据排序方法——堆排序，并通过两个示例详细展示了如何利用堆排序来解决寻找数组中第k大的数的问题。此外，还提供了一个使用Java内置堆排序接口的简便解决方案。

下标为i的节点的父节点下标：(n-2)/2 = n/2 -1
下标为i的节点的左孩子节点下标：2*i + 1
下标为i的节点的右节点下标：2*i + 2

先写一个堆排序

public class MergeSort {
    public static void main(String[] args) {
        int[] nums={1,2,3,4,5,6};
        int n=nums.length;
        //建堆
        for (int j=(n-2)/2;j>=0;j--){	//注意这里j的初始值
            motify(nums,j,n);
        }
        //排序
        for (int j=n-1;j>=0;j--){
            swap(nums,0,j);
            motify(nums,0,j);	//注意这里传进去的长度是j，j随循环而减小
        }
    }
    public static void motify(int[] nums,int i,int n){
        int lson=2*i+1;
        int rson=2*i+2;
        int max=i;
        if(lson<n&&nums[lson]>nums[max]){
            max=lson;
        }
        if(rson<n&&nums[rson]>nums[max]){
            max=rson;
        }
        if(max!=i){
            swap(nums,max,i);
            motify(nums,max,n);
        }
    }
    public static void swap(int[] nums,int i,int j){
        int temp=nums[i];
        nums[i]=nums[j];
        nums[j]=temp;
    }
}

2.题解一：自己实现堆排序

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        int n=nums.length;
        //建堆
        for (int j=(n-2)/2;j>=0;j--){
            motify(nums,j,n);
        }
        //排序
        for (int j=n-1;j>=n-k+1;j--){	//注意这里j>=n-k+1，只有这里和返回值和堆排序有区别
            swap(nums,0,j);
            motify(nums,0,j);
        }
        return nums[0];
    }
    public static void motify(int[] nums,int i,int n){
        int lson=2*i+1;
        int rson=2*i+2;
        int max=i;
        if(lson<n&&nums[lson]>nums[max]){
            max=lson;
        }
        if(rson<n&&nums[rson]>nums[max]){
            max=rson;
        }
        if(max!=i){
            swap(nums,max,i);
            motify(nums,max,n);
        }
    }
    public static void swap(int[] nums,int i,int j){
        int temp=nums[i];
        nums[i]=nums[j];
        nums[j]=temp;
    }
}

3.题解二：使用java堆排序接口

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> pq=new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());//创建大根堆
        for(Integer i:nums){
            pq.add(i);
        }
        while(k>1){    //当k=1时堆顶的元素就是第k大的了，终止循环
            pq.poll();
            k--;
        }
        return pq.poll();
    }
}