摘要:优先队列复杂度时间空间思路遍历数组时将数字加入优先队列堆,一旦堆的大小大于就将堆顶元素去除,确保堆的大小为。如果这个分界点是,说明分界点的数就是第个数。
Kth Largest Element in an Array
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Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.
For example, Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5.
Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array"s length.
优先队列
复杂度
时间 O(NlogK) 空间 O(K)
思路遍历数组时将数字加入优先队列(堆),一旦堆的大小大于k就将堆顶元素去除,确保堆的大小为k。遍历完后堆顶就是返回值。
代码</>复制代码
public class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
PriorityQueue p = new PriorityQueue();
for(int i = 0 ; i < nums.length; i++){
p.add(nums[i]);
if(p.size()>k) p.poll();
}
return p.poll();
}
}
排序法
复杂度
时间 O(NlogN) 空间 O(1)
思路将数组排序后,返回第k个元素。
代码</>复制代码
public class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length - k];
}
}
快速选择 Quick Select
复杂度
时间 Avg O(N) Worst O(N^2) 空间 O(1)
思路跟快速排序一个思路。先取一个枢纽值,将数组中小于枢纽值的放在左边,大于枢纽值的放在右边,具体方法是用左右两个指针,如果他们小于枢纽值则将他们换到对面,一轮过后记得将枢纽值赋回分界点。如果这个分界点是k,说明分界点的数就是第k个数。否则,如果分界点大于k,则在左半边做同样的搜索。如果分界点小于k,则在右半边做同样的搜索。
注意helper函数的k是k-1,因为我们下标从0开始的,我们要比较k和下标,来确定是否左半部分有k个数字。
互换左右时,也要先判断left <= right
代码</>复制代码
public class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
return quickSelect(nums, k - 1, 0, nums.length - 1);
}
private int quickSelect(int[] arr, int k, int left, int right){
int pivot = arr[(left + right) / 2];
int orgL = left, orgR = right;
while(left <= right){
// 从右向左找到第一个小于枢纽值的数
while(arr[left] > pivot){
left ++;
}
// 从左向右找到第一个大于枢纽值的数
while(arr[right] < pivot){
right --;
}
// 将两个数互换
if(left <= right){
swap(arr, left, right);
left ++;
right --;
}
}
// 最后退出的情况应该是右指针在左指针左边一格
// 这时如果右指针还大于等于k,说明kth在左半边
if(orgL < right && k <= right) return quickSelect(arr, k, orgL, right);
// 这时如果左指针还小于等于k,说明kth在右半边
if(left < orgR && k >= left) return quickSelect(arr, k, left, orgR);
return arr[k];
}
private void swap(int[] arr, int idx1, int idx2){
int tmp = arr[idx1] + arr[idx2];
arr[idx1] = tmp - arr[idx1];
arr[idx2] = tmp - arr[idx2];
}
}
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