[leetcode]215. 数组中的第K个最大元素
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215. 数组中的第K个最大元素
Difficulty: 中等
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。
Solution 1
bool cmp(int a,int b){
return a > b;
}
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
sort(nums.begin(),nums.end(),cmp);
return nums[k - 1];
}
};
思路
简单粗暴,从大到小排序后直接选择第k大的数就可以,时间复杂度O(nlgn),基本上时间花在排序上。
Solution 2
?class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
return topK(nums, 0, nums.size() - 1, nums.size() - k);
}
private:
inline int randomPartition(vector<int>& a, int l, int r) {
int i = rand() % (r - l + 1) + l;
swap(a[i], a[r]);
return partition(a, l, r);
}
int topK(vector<int>& nums, int left, int right, int k) {
int pos = randomPartition(nums, left, right);
if (pos == k) {
return nums[k];
}
else if (pos > k) {
return topK(nums, left, pos - 1, k);
}
else {
return topK(nums, pos + 1, right, k);
}
}
int partition(vector<int>& nums, int left, int right) {
int tail = left - 1;
for (int i = left; i < right; ++i) {
if (nums[i] <= nums[right]) {
swap(nums[i], nums[++tail]);
}
}
swap(nums[right], nums[++tail]);
return tail;
}
};
思路
快排的分区操作,如果每次规模为 n 的问题我们都划分成 1 和 n - 1,每次递归的时候又向 n - 1的集合中递归,这种情况是最坏的,时间代价是 O(n2)。所以引入随机化来加速这个过程,它的时间代价的期望在概率上看来是 O(n)。
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LeetCode 215. 数组中的第K个最大元素 | Python