给定整数数组 nums 和整数 k,请返回数组中第 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。
方法一:基于快速排序的选择方法
class Solution {
Random random = new Random();
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
return quickSort(nums, 0, nums.length - 1, nums.length - k);
}
public int quickSort(int[] a, int l ,int r, int index) {
int q = randomPartition(a, l, r);
if(q == index)
return a[q];
else
return q < index ? quickSort(a, q + 1, r, index) :quickSort(a, l, q - 1, index);
}
private int randomPartition(int[] a, int l ,int r) {
int i = random.nextInt(r - l + 1) + l;
swap(a, i, r);
return partition(a, l, r);
}
private int partition(int[] a, int l, int r) {
int x = a[r], i = l;
for(int j = l; j < r ;j++) {
if(a[j] <= x)
swap(a, i++, j);
}
swap(a, i, r);
return i;
}
private void swap(int[] a, int i, int j) {
int tmp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = tmp;
}
}
总结:快速排序的时间复杂度为O( nlogn );当加入了随机变量后,其时间复杂度为O( n );
方法二:基于堆排序的选择方法
class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
int heapSize = nums.length;
buildMaxHeap(nums, heapSize);
for (int i = nums.length - 1; i >= nums.length - k + 1; --i) {
swap(nums, 0, i);
--heapSize;
maxHeapify(nums, 0, heapSize);
}
return nums[0];
}
public void buildMaxHeap(int[] a, int heapSize) {
for (int i = heapSize / 2; i >= 0; --i) {
maxHeapify(a, i, heapSize);
}
}
public void maxHeapify(int[] a, int i, int heapSize) {
int l = i * 2 + 1, r = i * 2 + 2, largest = i;
if (l < heapSize && a[l] > a[largest]) {
largest = l;
}
if (r < heapSize && a[r] > a[largest]) {
largest = r;
}
if (largest != i) {
swap(a, i, largest);
maxHeapify(a, largest, heapSize);
}
}
public void swap(int[] a, int i, int j) {
int temp = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = temp;
}
}
时间复杂度为O( nlogn )