Kth Largest Element in an Array
描述
Find the k
-th largest element in an unsorted array.
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.
分析
这题是一道很好的面试题目,
- 题目短小,很快就能说清题意
- 有很多种解法。从简单到复杂的解法都有,梯度均匀。
- 不需要预先知道特殊领域知识。
这题有很多思路:
按从大到小全排序,然后取第
k
个元素,时间复杂度O(nlogn)
,空间复杂度O(1)
利用堆进行部分排序。维护一个大根堆,将数组元素全部压入堆,然后弹出
k
次,第k
个就是答案。时间复杂度O(klogn)
,空间复杂度O(n)
选择排序,第
k
次选择后即可得到第k
大的数,时间复杂度O(nk)
,空间复杂度O(1)
堆排序,维护一个
k
大小的小根堆,将数组中的每个元素与堆顶元素进行比较,如果比堆顶元素大,则删除堆顶元素并添加该元素,如果比堆顶元素小,则什么也不做,继续下一个元素。时间复杂度O(nlogk)
,空间复杂度O(k)
。利用快速排序中的 partition 思想,从数组中随机选择一个元素 x,把数组划分为前后两部分
sa
和sb
,sa
中的元素小于 x,sb
中的元素大于或等于 x。这时有两种情况:sa
的元素个数小于k
,则递归求解sb
中的第k-|sa|
大的元素sa
的元素个数大于或等于k
,则递归求解sa
中的第k
大的元素
时间复杂度
O(n)
,空间复杂度O(1)
思路 4 和 5 比较高效,可以接受,其他思路太慢了,不采纳。
思路 4 partition
// Kth Largest Element in an Array
// Time complexity: O(nlogk), Space complexity: O(k)
public class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
final Queue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
for (int x : nums) {
if (q.size() < k) {
q.offer(x);
} else {
final int top = q.peek();
if (x > top) {
q.poll();
q.offer(x);
}
}
}
return q.peek();
}
}
思路 5 小根堆
// Kth Largest Element in an Array
// Time complexity: O(n), Space complexity: O(1)
public class Solution {
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
quickSort(nums, 0, nums.length - 1);
return nums[nums.length - k];
}
private static int findKthLargest(int[] nums, int begin, int end, int k) {
if (begin + 1 == end && k == 1) return nums[0];
final int pos = partition(nums, begin, end - 1);
final int len = pos - begin;
if (len == k) {
return nums[pos-1];
} else if (len < k) {
return findKthLargest(nums, pos, end, k - len);
} else {
return findKthLargest(nums, begin, pos, k);
}
}
private static void quickSort(int[] nums, int left, int right) {
if (left < right) {
final int pos = partition(nums, left, right);
quickSort(nums, left, pos - 1);
quickSort(nums, pos + 1, right);
}
}
private static int partition(int[] nums, int i, int j) {
final int pivot = nums[i];
while (i < j) {
while (i < j && nums[j] >= pivot) --j;
nums[i] = nums[j];
while(i < j && nums[i] <= pivot) ++i;
nums[j] = nums[i];
}
nums[i] = pivot;
return i;
}
}