LeetCode 面试题☞数组中的第K个最大的元素

题目描述

• 题目

在未排序的数组中找到第 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。

• 示例

• 示例 1:

    输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
    输出: 5
  

• 示例 2:

    输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
    输出: 4
  

• 说明:

• 你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

解题

sort版本

思路

由题意可知,需要返回的是给定数组中第K大的数,则我们可以对数组进行排序(排升序/排降序),这样就可知知道题目中所需要查找的元素在数组中的位置

• 排升序版本:std::sort()默认排升序

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        sort(nums.begin(),nums.end());
        return nums[nums.size()-k];
    }
};

• 排降序,使用lambda表达式实现

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        sort(nums.begin(),nums.end(),[](int a,int b){return a>b;});
        return nums[k-1];
    }
};

优先队列版

思路

• 申请一个优先队列用于存储待排序的数组(在插入的同时就会进行排序)

• 此时实现的是大根堆,取K次堆顶元素,记录之后便释放堆顶元素(因为在将堆顶元素弹出之后,堆会继续调整成满足堆性质的状态)

• 堆排序的插入(优先队列底层就是通过堆实现的)
  

• 可以看到在往堆中插入数据的同时在不断调整堆中的数字,使得其整体符合堆的性质

• 根结点的值比左右子树的结点中的值都大

• 堆排序的弹出
  

• 在堆的弹出过程中,不断的取走堆顶元素(堆中最大的数).

• 在取走堆顶元素的同时将堆尾元素放到堆顶,并调整结点,使得整体符合堆的性质.

• 维护一个数组大小规模的优先队列

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        priority_queue<int> pq;

        for(auto& e:nums){
        //将数组中所有的数都插入到优先队列中
            pq.push(e);
        }
        
        int ret=0;
        for(int i=0;i<k;i++){
        //不断的取走堆顶元素,直到条件结束
            ret=pq.top();
            pq.pop();
        }
        return ret;
    }
};

• 维护一个k大小的优先队列

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        priority_queue<int,vector<int>,greater<int>> q;
        for(auto it:nums){
            q.push(it);
            if(q.size()>k) 
            //条件限制了堆的规模,在不断的取走堆顶的那个元素
				q.pop();
        }
        return q.top();
    }
};

原题🔗