LeetCode-215-数组中的第K个最大元素

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题意描述：

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。

说明:

你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

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示例：

示例一：

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5

示例二：

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4

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解题思路：
Alice: 这题倒是有点意思了。
Bob: 怎么说，很难吗？
Alice: 不是很难，但是会有很多种做法。寻找一个未排序数组中的第 K 大的元素。可以直接排个序然后返回指定的值。这种最快也要O(n * log n)。
Bob: 也可以维护一个最大堆，先把所有元素都放进去，然后从堆顶取出 K 个元素，最后一个取出的就是第 K 大的元素。
Alice: 最大堆会比直接排序更快吗 ？
Bob: 额，应该不会。不过也是一种解法了。
Alice: 还有一种，把冒泡排序用进来。还记得吗，冒泡排序可以每趟将一个最大或者最小的元素冒到 数组的末尾， 我们只要重复 K 趟就能在 length-K 的位置找到 第 K 大的元素了。
Bob: 哟，不错不错。

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代码：

Python 方法一： 排序 + 返回指定位置元素

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        nums.sort()
        return nums[-k]

Java 方法一： 排序 + 返回指定位置的元素

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        Arrays.sort(nums);
        //System.out.println(nums[0]);
        return nums[nums.length-k];
    }
}

Python 方法二：冒泡排序 => 超时

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        
        for x in range(k):
            for z in range(0, len(nums)-1):
                if nums[z] > nums[z+1]:
                    nums[z], nums[z+1] = nums[z+1], nums[z]

        return nums[-k]

Java 方法二： 冒泡排序，顺利通过。

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {

        int tmp = 0;
        for(int i=0; i<k; ++i){
            for(int j=0; j<nums.length-1; ++j){
                if(nums[j] > nums[j+1]){
                    tmp = nums[j];
                    nums[j] = nums[j+1];
                    nums[j+1] = tmp;
                }
            }
        }
        return nums[nums.length - k];
    }
}

Python 方法三： 使用 heapq 模块构建最大堆。

import heapq
class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        # heapq.nlargest()方法返回列表中最大的若干个数组成的子列表。
        # 其有两个参数，k 为最大的前k个数，nums 为传入的列表。
        return heapq.nlargest(k, nums)[-1]  

Java 方法三： 使用优先队列 PriorityQueue 实现大顶堆。

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        PriorityQueue <Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>(){
            public int compare(Integer a, Integer b){
                return a-b;
            }
        });
        for(int num: nums){
            maxHeap.add(num);
        }
        while(maxHeap.size() > k){
            maxHeap.poll();
        }
        return maxHeap.poll();
    }
}

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易错点：

• 一些测试点：

[3,2,1,5,6,4]
2
[3,2,3,1,2,4,5,5,6]
4
[1,0,2]
1
[1]
1

• 答案：

5
4
2
1

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总结：

• Python中的heapq模块
• 官方题解
  

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