【一起刷LeetCode】在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素

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题目描述

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 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。

题解

根据问题的描述其实我们很容易想到先排序再取第k个值, 这种方式也就是我们俗称的暴力求解法。

暴力求解法

思路分析:

数组排序后的第k个最大元素,举例说明一下:

数组一共有5个元素时,找第2大,索引值是3;找第4大,索引值是1;根据这个逻辑我们可以推导出,数组升序排序以后,结果元素的索引值是数组长度减去k的值

代码示例:

public static int findKthLargest(int[] nums, int k) {
  int len = nums.length;
  Arrays.sort(nums);
  return nums[len - k];
}
复制代码

复杂度分析:

  • 时间复杂度:***O(N log N)***, 这里直接使用Arrays.sort(nums);将数据排序,大家都知道jdk默认使用的是快速排序,快速排序的平均时间复杂度是***O(N log N)***。
  • 空间复杂度:O(1),因为是原地排序,没有用到外部辅助空间。

暴力求解法(升级版)

思路分析:

根据暴力求解法中用的快排思路,其实我可以对快排做近一步升级,首先我们随机选择一个元素,并在线性时间内找到其对应在数组中的位置,这样数组就被分成了两部分,一部分是小于元素值的部分,一部分是大于元素值的部分,这时我们在比较这个元素与k的大小来决定我们在那一部分数组继续做快速排序。这种思路其实就是快速排序中partition(切分)的操作。

每次partition操作总能排定一个元素,还能够知道这个元素它在数组中的最终位置,然后我们在根据partition后的结果来减少范围,这样的思想叫做“减而治之”。

代码示例:

public static int findKthLargest(int[] nums, int k) {
    int leng = nums.length;
    int left = 0;
    int right = leng - 1;
    int target = leng - k;
    return quickSelect(nums, left, right, target);
}

/**
  * 排序
  * @param nums
  * @param left
  * @param right
  * @param target
  * @return
  */
public static int quickSelect(int[] nums, int left, int right, int target) {
    if (left == right) {
      return nums[left];
    }
    //随机选择一个
    Random random = new Random();
    int pivot = left + random.nextInt(right - left);

    pivot = partition(nums, left, right, pivot);
    if (target == pivot) {
      return nums[target];
    }
    if (target < pivot) {
      return quickSelect(nums, left, pivot - 1, target);
    }
    return quickSelect(nums, pivot + 1, right, target);
}

/**
  * partition切分
  * @param nums
  * @param left
  * @param right
  * @param target
  * @return
  */
private static int partition(int[] nums, int left, int right, int target) {
    int pivot = nums[target];
    swap(nums, target, right);
    int j = left;
    for (int i = left; i <= right; i++) {
      if (nums[i] < pivot) {
        swap(nums, j, i);
        j++;
      }
    }
    swap(nums, j, right);
    return j;
}

/**
  * 交换
  * @param nums
  * @param a
  * @param b
  */
public static void swap(int[] nums, int a, int b) {
    int temp = nums[a];
    nums[a] = nums[b];
    nums[b] = temp;
}
复制代码

复杂度分析:

  • 时间复杂度:平均情况O(N), 最坏情况O(N^2).
  • 空间复杂度:O(1).

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