2019-01-26

作者: ruicore | 来源:发表于2019-01-26 20:36 被阅读0次
    LeetCode 215. Kth Largest Element in an Array.jpg

    LeetCode 215. Kth Largest Element in an Array

    Description

    Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

    Example 1:

    Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2
    Output: 5
    Example 2:

    Input: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] and k = 4
    Output: 4

    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

    思路

    • 这道题使用快速排序的分区部分,快速排序的每一次分区都随机将一个元素放置在了最终位置.
    • 我们对原数组进行不断的分区,如果当前确定的元素在第k大元素的左边,我们就对当前元素右边的元素进行排序;如果当前元素在第k大元素的右边,我们就对当前元素左边的元素进行排序,直到找到第K的元素为止.
    # -*- coding: utf-8 -*-
    # @Author:             何睿
    # @Create Date:        2019-01-23 22:57:06
    # @Last Modified by:   何睿
    # @Last Modified time: 2019-01-26 20:23:38
    
    
    class Solution:
        def findKthLargest(self, nums, k):
            """
            :type nums: List[int]
            :type k: int
            :rtype: int
            """
            left, right = 0, len(nums) - 1
            # 
            pivot = self._quicksort(nums, left, right)
            while pivot != k - 1:
                # 如果当前确定的位置在k的左边,说明要求的元素应该在右边
                if pivot < k - 1:
                    left = pivot + 1
                # 如果当前确定的位置在k的右边,说明要求的元素应该在左边
                elif pivot > k - 1:
                    right = pivot - 1
                pivot = self._quicksort(nums, left, right)
            return nums[pivot]
    
        # 快速排序
        def _quicksort(self, nums, left, right):
            pivot, j = right, left
            for i in range(left, right):
                if nums[i] > nums[pivot]:
                    if j != i:
                        nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
                    j += 1
            nums[j], nums[pivot] = nums[pivot], nums[j]
            # 返回当前已经确定元素的索引
            return j
    

    源代码文件在这里.
    ©本文首发于何睿的博客,欢迎转载,转载需保留文章来源,作者信息和本声明.

    相关文章

      网友评论

        本文标题:2019-01-26

        本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/mocwjqtx.html