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LeetCode 215 数组中的第K个最大元素

LeetCode 215 数组中的第K个最大元素

作者: _xuyue | 来源:发表于2019-08-23 19:23 被阅读0次

    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:

    1. 直接排序,取第K大的,时间复杂度是O(nlogn)
    2. 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)。
    3. 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:

    1. 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。
    2. 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。
    3. 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]
    

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