【重点!!!】【堆】【快排】215.数组中的第K个最大元素

Allenlzcoder

已于 2025-04-23 01:11:27 修改

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分类专栏：力扣Top100 labuladong的算法小抄笔记文章标签：堆

于 2023-12-25 01:46:05 首次发布

本文链接：https://blog.csdn.net/Allenlzcoder/article/details/135189918

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labuladong的算法小抄笔记

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文章介绍了两种在Java中查找数组中第K个最大元素的方法：使用小根堆实现的优先队列法和基于快速排序的划分与递归法。通过实例代码展示了这两种算法的思路和实现过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目
在这里插入图片描述

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

小根堆

最大的K个元素 => 小根堆（类似上窄下宽的梯形），最大的第k个就是堆顶元素
最小的K个元素 => 大根堆（类似倒三角形），最小的第k个就是堆顶元素
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);
        }
    }
}