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。
思路分析:
思路一:排序+遍历,如果是升序,那就是返回nums[n-k],如果是降序,那就是返回nums[k-1]
class Solution { public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { Arrays.sort(nums); return nums[nums.length - k]; } }
时间复杂度:O(Nlogn)
空间复杂度:O(1)
思路二:优先队列,使用最小堆或者最大堆
假设数组有 len 个元素。
最小堆:把 len 个元素都放入一个最小堆中,然后再 pop() 出 len - k 个元素,此时最小堆只剩下 k 个元素,堆顶元素就是数组中的第 k 个最大元素。
代码实现:
class Solution { //使用最小堆 public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { int len = nums.length; PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(len, Comparator.comparingInt(o -> o)); for (int i = 0; i < len; i++) { minHeap.add(nums[i]); } for (int j = 0; j < len - k; j++) { minHeap.poll(); } return minHeap.peek(); } }
最大堆:把 len 个元素都放入一个最大堆中,然后再 pop() 出 k - 1 个元素,因为前 k - 1 大的元素都被弹出了,此时最大堆的堆顶元素就是数组中的第 k 个最大元素。
代码实现:
class Solution { //使用最大堆 public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { int len = nums.length; PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(len, (o1, o2) -> o2 - o1); for (int i = 0; i < len; i++) { minHeap.add(nums[i]); } for (int j = 0; j < k - 1; j++) { minHeap.poll(); } return minHeap.peek(); } }
时间复杂度:O(n)
空间复杂度:O(n)
原文地址:https://www.cnblogs.com/ysw-go/p/11897857.html
时间: 2024-12-08 22:32:09