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主要思想：堆排序 参考了好多大神写的，还是一知半解的样子，记录一下，之后慢慢理解
/**
* @param {number[]} nums
* @param {number} k
* @return {number}
*/
var findKthLargest = function(nums, k) {
nums.sort((a, b) => b -a)
return nums[k -1]
};
// 使用堆排序解
/**
* 什么是大顶堆？ 什么是TopK ？
* TopK的概念：只操作栈顶
*
* 堆排序的概念： 选择排序，不稳定排序
*
* 堆是具有以下性质的完全二叉树：
* 大顶堆：每个节点的值都 大于或等于 其左右孩子节点的值 注：没有要求左右值的大小关系
* 小顶堆：每个节点的值都 小于或等于 其左右孩子节点的值。
*
* 排序中：
* 升序： 大顶堆
* 降序：小顶堆
*
*
* 假如进行堆排序的话
* findKthLargest(nums,nums.length)
* 或者调整一下 let i=nums.length-1;i>=nums.length-k+1;的条件就行
* @param nums
* @param k
*/
function findKthLargest(nums, k) {
// 构建初始堆【自底向上构建， 从最后一个非叶子节点开始】
let heapSize = nums.length
buildMaxHeap(nums, heapSize)
// 将栈顶与末尾元素交换【下沉操作，让栈顶与末尾元素进行交换， 最大值被放在末尾，并且缩小length长度，不参与后面大顶堆的调整】
// 进行下沉 大顶堆是最大元素下沉到末尾
for (let i = nums.length -1; i>= nums.length - k +1; i--) {
swap(nums,0, i)
--heapSize // 下沉后的元素不参与到大顶堆的调整
// 是从上到下，从左到右,因为堆顶元素下沉到末尾了，要重新调整这颗大顶堆
maxHeap(nums, 0, heapSize)
}
return nums[0]
// 构建大顶堆 从底部开始 【接收两个参数， 一个数组源，一个数组length】
function buildMaxHeap(nums, heapSize) {
for (let i = Math.floor(heapSize /2) -1; i >= 0; i--) {
maxHeap(nums, i, heapSize)
}
}
}
// 从左向右，自上而下的调整节点 【数组源，大顶堆位置，总长度】重要部分
//
function maxHeap(nums,i, heapSize) {
// 计算left， right, 根
let l = i *2 +1
let r = i* 2 +2
let largest = i
// 先从左边开始进行对比 左大于末尾就替换进行交换
if (l < heapSize && nums[l] > nums[largest]) {
largest = l
}
if (r < heapSize && nums[r] > nums[largest]) {
largest = r
}
// 进行节点调整
if (largest !== i) {
swap(nums, i, largest)
// 叶子节点调整
maxHeap(nums, largest, heapSize)
}
}
function swap(nums, i, largest) {
const x = nums [i]
nums[i] = nums[largest]
nums[largest] = x
}
findKthLargest([3,2,1,5,6,4], 2)
