215. Kth Largest Element in an Array

Posted 2020-09-05 CodesKiller

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.

 

本题有多种方法，第一种方法是先给数组排序，然后直接找到第k的元素，代码如下：

1 public class Solution {
2     public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
3         Arrays.sort(nums);
4         return nums[nums.length-k];
5     }
6 }

第二种方法使用小顶堆来做，代码如下：

 1 public class Solution {
 2     public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
 3         PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<Integer>();
 4         for(int num:nums){
 5             pq.add(num);
 6             if(pq.size()>k) pq.poll();
 7         }
 8         return pq.peek();
 9     }
10 }

本题比较高明的做法是使用快速选择，通过本题可以了解快速选择有个特点，就是可以从大到小排列，也可以从小到大排列，需要注意的是与target相等的情况；快速选择的思想是，设置一个target值，这里面默认最左面的值，然后设置两个指针，一个在最左面（除去target的位置），另一个在最右面，然后进行比较，把大于target的放在左面，把小于target放在右面，然后隔开。代码如下：

 1 public class Solution {
 2     public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
 3         int left = 0;
 4         int right  =nums.length-1;
 5         while(true){
 6             int pos = partition(nums,left,right);
 7             if(pos==k-1) return nums[pos];
 8             else if(pos<k-1) left = pos+1;
 9             else right = pos-1;
10         }
11     }
12     public void swap(int[] nums,int i,int j){
13         int temp = nums[i];
14         nums[i] = nums[j];
15         nums[j] = temp;
16     }
17     public int partition(int[] nums,int left,int right){
18         int target = nums[left];
19         int l = left+1;
20         int r = right;
21         while(l<=r){
22             if(target>nums[l]&&target<nums[r]){
23                 swap(nums,l++,r--);
24             }
25             if(target<=nums[l]){
26                 l++;
27             }
28             if(target>=nums[r]){
29                 r--;
30             }
31         }
32         swap(nums,left,r);
33         return r;
34     }
35 }

 快速选择有一些需要注意的细节，网址如下：

https://comzyh.com/blog/archives/713/