215. Kth Largest Element in an Array

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.

Example 1:

Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2
Output: 5

Example 2:

Input: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] and k = 4
Output: 4

题目

找数组里第K大的元素,这里指的是排好序后,从后往前数第k个数,是包含重复元素的。

思路

快排改造:
如果是有序数组,我们一下就能找到第k大的元素,但是所给数组无序,我们就需要先排序,但是又没必要全部排好序,所以可以依照快排思想,稍作改造,顺便复习一下快排。
快排思想:

  1. 我们在数组里选择一个参考元素,这个参考元素一般选第一个元素,或者随机选一个把它和第一个元素换一下位置。
  2. 两个指针分别从头尾遍历数组,如果头指针所指元素小于参考元素就继续往后走,尾指针所指元素大于参考元素就继续往前走,若不满足,则停下来,把两个指针元素交换位置,然后继续遍历,直到两指针相遇。
  3. 遍历一次下来,数组左边的元素都小于等于参考元素,右边的元素都大于等于参考元素,此时再把参考元素(第一个)和两指针相遇位置的元素互换。就完成了第一次快排。
    此时数组为:[小于等于参考元素,...,参考元素,...,大于等于参考元素]。
  4. 分别再对前半段数组和后半段数组重复上述123步骤,最后整个数组就排好了。

针对本题目,我们排完一次,可以判断一下指针的位置:

  • 即数组右半边若刚好有k-1个元素,那么中间这个元素就是第k大的元素;
  • 若数组右半边的元素数量<k-1个元素,说明第k大的元素在数组左半边;
  • 若数组右半边的元素数量>k-1个元素,说明第k大的元素在数组右半边;
  • 最后,依据上述不同情况,在特定区间递归寻找即可;

代码实现如下:

代码

 public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
         int l=0;
         int r=nums.length-1;
        
           return  partition(l,r,nums,k);
        }

    private int partition(int start, int end, int[] nums,int k) {//快排分区
//      int random =(int)(Math.random()*(r-l+1)+l);
//      swap(nums,l,random);//先让第一个元素随机交换位置
        int i=start;
        int j=end;
        int v=nums[i];//这里我们就按照第一个元素划分
        while (i<j) {
            while (i<j&&nums[j]>=v) {//先让j往前走,遇到小于v的停下来。这里一定要先让j走!!
//因为i是从第一个元素开始的,而第一个元素的值已经存在v里了。所以先让j走,去覆盖i,没事。
                j--;
            }
            if(i<j)
                nums[i++]=nums[j];//与i交换,同时i往前走
            
            while (i<j&&nums[i]<=v) {//此时i再往后走,遇到大于v的就和j交换,此时j是指向从后往前第一个小于v的数,而且是已经复制过去了,所以这个值是重复的。
                i++;
            }
            if(i<j)
                nums[j--]=nums[i];
            //找到后交换位置
                        }
        nums[i]=v;//最后一步,把参考元素和指针交换,一轮就分完了
        if (k==end-j+1) {//从队尾到v一共k-1个元素的话,那么v就是第k大的元素
            return v;
        }else if (k<end-j+1) {//比v大的数已经超过k个了,所以第k大的数肯定在这里面
            return partition(j+1, end, nums, k);
        }else {//否则证明右边还没拍到第k大,所以在坐便继续找,这时注意我们在左边就是找(k-右边这么多元素)就够了
            return partition(start, j-1, nums, k-(end-j+1));
        }
        
    }
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