剑指 Offer II 076. 数组中的第 k 大的数字
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剑指 Offer II 076. 数组中的第 k 大的数字
题目描述
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。
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
提示：
1 <= k <= nums.length <= 104-104 <= nums[i] <= 104
注意：本题与主站 215 题相同： https://leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-an-array/
解法
方法一
Python3
import heapq as hp
from typing import Listclass Solution:def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:# 方法1：（最小）堆排序 o(nlogk)lst=[]for n in nums:hp.heappush(lst,n)if len(lst)>k:hp.heappop(lst)# return lst[0]# 方法2：快速排序 o(nlogn)def quick_sort1(nums):if len(nums)<=1:return nums#快排序:一点pivot有序pivot=nums[len(nums)//2]left=[c for c in nums if c<pivot]mid=[c for c in nums if c==pivot]right = [c for c in nums if c > pivot]return quick_sort1(left) + mid +quick_sort1(right) # 并-合并拼接 （区别于 并-排序）# return quick_sort1(nums)[-k]# 方法3：快速排序优化 o(n)def quick_sort2(arr, target):# 1. 选中间元素为基准（简化写法）pivot = arr[len(arr) // 2]# 2. 分成三部分（左大右小）left = [x for x in arr if x > pivot]mid = [x for x in arr if x == pivot]right = [x for x in arr if x < pivot]# 3. 判断目标位置if target <= len(left): # 目标在左区return quick_sort2(left, target)elif target == len(left) + len(mid): # 命中中间区:(len(left),len(left)+len(mid)]，注意len(mid)不一定等于1(比如，在[99,99],1例子中，会造成right=[],arr[len(arr) // 2]会索引越界)return mid[0]else: # 目标在右区return quick_sort2(right, target - len(left) - len(mid))# 第k大：即降序后第k个元素（从0开始）# return quick_sort2(nums, k)# 方法4:归并排序def merge_sort(nums):def merge(left,right):res=[]i=j=0while i<len(left) and j<len(right):if left[i]<=right[j]:res.append(left[i])i+=1else:res.append(right[j])j+=1res+=left[i:]res+=right[j:]return resif len(nums)<=1:return nums#归 划分mid=len(nums)//2left=merge_sort(nums[:mid])right=merge_sort(nums[mid:])#并 排序return merge(left,right)return merge_sort(nums)[-k]
Java
class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {int n = nums.length;return quickSort(nums, 0, n - 1, n - k);}private int quickSort(int[] nums, int left, int right, int k) {if (left == right) {return nums[left];}int i = left - 1, j = right + 1;int x = nums[(left + right) >>> 1];while (i < j) {while (nums[++i] < x);while (nums[--j] > x);if (i < j) {int t = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = t;}}if (j < k) {return quickSort(nums, j + 1, right, k);}return quickSort(nums, left, j, k);}
}
C++
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {int n = nums.size();return quickSort(nums, 0, n - 1, n - k);}int quickSort(vector<int>& nums, int left, int right, int k) {if (left == right) return nums[left];int i = left - 1, j = right + 1;int x = nums[left + right >> 1];while (i < j) {while (nums[++i] < x);while (nums[--j] > x);if (i < j) swap(nums[i], nums[j]);}return j < k ? quickSort(nums, j + 1, right, k) : quickSort(nums, left, j, k);}
};
Go
func findKthLargest(nums []int, k int) int {n := len(nums)return quickSort(nums, 0, n-1, n-k)
}func quickSort(nums []int, left, right, k int) int {if left == right {return nums[left]}i, j := left-1, right+1x := nums[(left+right)>>1]for i < j {for {i++if nums[i] >= x {break}}for {j--if nums[j] <= x {break}}if i < j {nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]}}if j < k {return quickSort(nums, j+1, right, k)}return quickSort(nums, left, j, k)
}
Swift
class Solution {func findKthLargest(_ nums: [Int], _ k: Int) -> Int {var nums = numslet n = nums.countreturn quickSelect(&nums, 0, n - 1, n - k)}private func quickSelect(_ nums: inout [Int], _ left: Int, _ right: Int, _ k: Int) -> Int {if left == right {return nums[left]}var i = left - 1var j = right + 1let pivot = nums[(left + right) / 2]while i < j {repeat { i += 1 } while nums[i] < pivotrepeat { j -= 1 } while nums[j] > pivotif i < j {nums.swapAt(i, j)}}if j < k {return quickSelect(&nums, j + 1, right, k)}return quickSelect(&nums, left, j, k)}
}
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