题目大意:
从未排序数组中找最大的第K个元素。
题目分析:
大概有三种思路:
- 直接排序,取第K大的,时间复杂度是O(nlogn)
- 借鉴快速排序的思想。选取一个参考点(pivot),每次迭代,将它放到排序后应在的位置,将比它大、比它小的分别放到它的两边。每次迭代后,根据pivot的位置,可以将它左边或者右边的舍弃。因此平均时间负责度= n + n/2 + n/4 …… = O(n)。
- 创建一个大小为K的堆,构成一个最小堆,做堆排序。时间复杂度是O(nlogK)
代码(Python3):
最后选择第二种思路
class Solution:
def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
idx, num = self.partition(nums, 0, len(nums)-1)
while(True):
if idx == k-1:
return num
else:
if idx > k-1:
idx, num = self.partition(nums, 0, idx-1)
else:
idx, num = self.partition(nums, idx+1, len(nums)-1)
return 0
def partition(self, nums, start, end):
# print (start, end)
if (end == start):
return start, nums[start]
i = start + 1
j = end
while(True):
while(i < len(nums)-1 and nums[i] >= nums[start]):
i += 1
while(j > start and nums[j] <= nums[start]):
j -= 1
if j <= i: #第25行在这!
nums[start], nums[j] = nums[j], nums[start]
break
else:
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
# print (nums, j, nums[j])
# print('***')
# print (nums, j, nums[j])
return j, nums[j]
需要注意几点:
- 第8行,最后一个参数不能写成idx,否则遇到只有两个元素的子数组,就死循环了。第10行同理。
- 第20行和22行,要加边界判别条件,否则以降序排序为例,遇到一个升序数组,i直接就越界了;遇到降序数组,j也越界了。
- 第25行,不能不写等号。否则,以降序排序为例,遇到一个升序数组,j不会动,而i会移动到j的位置,如果不加等号的话,执行不到break。
最后,这是第三种思路的代码:
class Solution:
def findKthLargest(self, nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: int
"""
return heapq.nlargest(k, nums)[-1]
网友评论