TopK問題之堆排序

         堆排序用於求解 TopK Elements 問題，通過維護一個大小爲 K 的堆，堆中的元素就是 TopK Elements。當然它也可以用於求解 Kth Element 問題，因爲最後出堆的那個元素就是 Kth Element。

        快速選擇也可以求解 TopK Elements 問題，因爲找到 Kth Element 之後，再遍歷一次數組，所有小於等於 Kth Element 的元素都是 TopK Elements。

Leetocde : 215. Kth Largest Element in an Array

解法1：可以直接用Arrays.sort()進行排序（默認升序），然後返回就好。 時間複雜度 O(NlogN)，空間複雜度 O(1) 。

解法2：堆排序，Java中PriorityQueue優先隊列實現最小堆。

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
    PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>();
    for (int val : nums) {
        pq.add(val);
        if (pq.size() > k) {
            pq.poll();
        }
    }
    return pq.peek();
}

解法3：快排

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        int left=0,right=nums.length-1;
        while(true){
            int pos=partition(nums,left,right);
            if(pos==k-1) return nums[pos];
            if(pos>k-1)  right=pos-1;
            else   left=pos+1;
        }
    }
   public  int partition(int []nums,int left,int right){
        int pivot=nums[left],l=left+1,r=right;
        while(l<=r){
            if(nums[l]<pivot&&nums[r]>pivot){
                swap(nums,l,r);
            }
            if(nums[l]>=pivot) ++l;
            if(nums[r]<=pivot) --r;
        }
        swap(nums,left,r);
        return r;
    }
    public void swap(int[] nums,int a,int b){
        int tmp=nums[a];
        nums[a]=nums[b];
        nums[b]=tmp;
    }
}

 

Leetocde :703. Kth Largest Element in a Stream

這題跟Kth Largest Element in an Array類似，不同的是，那題數組是確定的，不會增加元素，因此Kth Largest Element也是確定的，這題數組在變大，Kth Largest Element也在不停的變化。但我們只關心前K大個數，所以可以用最小堆來保存前K個數字。