215. 数组中的第K个最大元素

难度：中等
题目描述：

思路总结：
方法一：暴力，排序法。
方法二：partition思想
方法三：堆
参考阅读：

巨佬的三种思路详细题解
题解一：（瞎J8写）
一行解决战斗，然后面试就挂了。

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

题解一结果：

题解二：（partition思想）
partition的话，左边都比pivot小，右边都比pivot大。(这里有一个疑问待解决，为什么总是能保证找到target？）

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        size = len(nums)
        target = size - k
        left, right= 0, size-1
        while True:
            index = self.partation(nums, left, right)
            if index == target:
                return nums[index]
            elif index < target:
                left = index + 1
            else:
                right = index - 1
        
    def partation(self, nums, left, right):
        pivot = nums[left]
        j = left
        for i in range(left+1, right+1):
            if nums[i] < pivot:
                j+=1
                nums[j], nums[i] = nums[i], nums[j]
        nums[j], nums[left] = nums[left], nums[j]
        return j
 #使用随机初始化pivot改进版
 

题解二结果：

随机初始化后提升了不少，所以推断有最差的用例，即逆序排序的列表。

题解三：（优先队列）★★★

import heapq
class Solution:
    def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:
        heap = []
        for n in nums:
            if len(heap) < k:
                heapq.heappush(heap, n)
            elif n > heap[0]:
                heapq.heapreplace(heap, n)
        return heap[0]

题解三结果：