【重点!!!】【堆】【快排】215.数组中的第K个最大元素

题目
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Python

快排法

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        return self.quickSort(nums, k)
    
    def quickSort(self, nums, count):
        bigger = list()
        same = list()
        smaller = list()
        label = random.choice(nums) # 随机选择用法
        for item in nums:
            if item > label:
                bigger.append(item)
            elif item < label:
                smaller.append(item)
            else:
                same.append(item)
        
        if count <= len(bigger): # 注意: 这里一定包含等号
            return self.quickSort(bigger, count)
        elif count > len(bigger) + len(same): # 注意: 这里一定不包含等号
            return self.quickSort(smaller, count - len(bigger) - len(same))
        else:
            return label

最小堆

在 Python 中,heapq 模块提供了堆队列算法(优先队列算法)的实现。堆是一种基于完全二叉树的数据结构,支持高效插入和提取最小/最大元素的操作。Python 的 heapq 默认实现的是最小堆(每次弹出最小值),但可以通过技巧模拟最大堆。
python中小根堆用法:https://blog.csdn.net/weixin_40134371/article/details/139996858

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        min_heap = []
        for i in range(k):
            heapq.heappush(min_heap, nums[i])
        
        for i in range(k, len(nums)):
            heapq.heappushpop(min_heap, nums[i])

        return min_heap[0]

偷鸡摸狗法

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        # nums.sort(reverse=True) # 这种排序也可
        return sorted(nums)[len(nums) - k]

Java

法1:小根堆

最大的K个元素 => 小根堆(类似上窄下宽的梯形)
最小的K个元素 => 大根堆(类似倒三角形)
必须掌握!!!

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue<Integer> q = new PriorityQueue<>();
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            q.offer(nums[i]);
        }

        for (int i = k; i < nums.length; ++i) {
            if (nums[i] > q.peek()) {
                q.poll();
                q.offer(nums[i]);
            }
        }

        return q.peek();
    }
}

法2:基于快排

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        for (int i : nums) {
            list.add(i);
        }

        return quickSelect(list, k);
    }

    public int quickSelect(List<Integer> list, int k) {
        int n = list.size();
        Random rand = new Random();
        int rInx = rand.nextInt(n); // 生成0 ~ n-1之间的整数
        List<Integer> big = new ArrayList<>();
        List<Integer> same = new ArrayList<>();
        List<Integer> small = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (list.get(i) > list.get(rInx)) {
                big.add(list.get(i));
            } else if (list.get(i) == list.get(rInx)) {
                same.add(list.get(i));
            } else {
                small.add(list.get(i));
            }
        }

        if (big.size() >= k) {
            return quickSelect(big, k);
        } else if (k > (big.size() + same.size())) {
            return quickSelect(small, k - (big.size() + same.size()));
        } else {
            return list.get(rInx);
        }
    }
}
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