用于求解 Kth Element 问题,也就是第 K 个元素的问题。
可以使用快速排序的 partition() 进行实现。需要先打乱数组,否则最坏情况下时间复杂度为 O(N2)。
用于求解 TopK Elements 问题,也就是 K 个最小元素的问题。可以维护一个大小为 K 的最小堆,最小堆中的元素就是最小元素。最小堆需要使用大顶堆来实现,大顶堆表示堆顶元素是堆中最大元素。这是因为我们要得到 k 个最小的元素,因此当遍历到一个新的元素时,需要知道这个新元素是否比堆中最大的元素更小,更小的话就把堆中最大元素去除,并将新元素添加到堆中。所以我们需要很容易得到最大元素并移除最大元素,大顶堆就能很好满足这个要求。
堆也可以用于求解 Kth Element 问题,得到了大小为 k 的最小堆之后,因为使用了大顶堆来实现,因此堆顶元素就是第 k 大的元素。
快速选择也可以求解 TopK Elements 问题,因为找到 Kth Element 之后,再遍历一次数组,所有小于等于 Kth Element 的元素都是 TopK Elements。
可以看到,快速选择和堆排序都可以求解 Kth Element 和 TopK Elements 问题。
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
排序:时间复杂度 O(NlogN),空间复杂度 O(1)
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
Arrays.sort(nums);
return nums[nums.length - k];
}
堆 :时间复杂度 O(NlogK),空间复杂度 O(K)。
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); // 小顶堆
for (int val : nums) {
pq.add(val);
if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 K
pq.poll();
}
return pq.peek();
}
快速选择 :时间复杂度 O(N),空间复杂度 O(1)
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
k = nums.length - k;
int l = 0, h = nums.length - 1;
while (l < h) {
int j = partition(nums, l, h);
if (j == k) {
break;
} else if (j < k) {
l = j + 1;
} else {
h = j - 1;
}
}
return nums[k];
}
private int partition(int[] a, int l, int h) {
int i = l, j = h + 1;
while (true) {
while (a[++i] < a[l] && i < h) ;
while (a[--j] > a[l] && j > l) ;
if (i >= j) {
break;
}
swap(a, i, j);
}
swap(a, l, j);
return j;
}
private void swap(int[] a, int i, int j) {
int t = a[i];
a[i] = a[j];
a[j] = t;
}
给定一个非空的整数数组,返回其中出现频率前 k 高的元素。
示例 1:
输入: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2
输出: [1,2]
示例 2:
输入: nums = [1], k = 1
输出: [1]
说明:
设置若干个桶,每个桶存储出现频率相同的数。桶的下标表示数出现的频率,即第 i 个桶中存储的数出现的频率为 i。
把数都放到桶之后,从后向前遍历桶,最先得到的 k 个数就是出现频率最多的的 k 个数。
class Solution {
public List<Integer> topKFrequent(int[] nums, int k) {
Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
for (int num: nums) {
map.put(num, map.getOrDefault(num, 0)+1);
}
List<Integer>[] lstAry = new ArrayList[nums.length+1];
for (int key: map.keySet()) {
int frequency = map.get(key);
if (lstAry[frequency]==null) lstAry[frequency] = new ArrayList<>();
lstAry[frequency].add(key);
}
List<Integer> res = new ArrayList<>();
for (int i=nums.length;i>=0;i--) {
if (res.size() == k) break;
if (lstAry[i]==null) continue;
if (lstAry[i].size() <= (k-res.size())) res.addAll(lstAry[i]);
else res.addAll(lstAry[i].subList(0, k-res.size()));
}
return res;
}
}
给定一个字符串,请将字符串里的字符按照出现的频率降序排列。
示例 1:
输入:
"tree"
输出:
"eert"
解释:
'e'出现两次,'r'和't'都只出现一次。
因此'e'必须出现在'r'和't'之前。此外,"eetr"也是一个有效的答案。
示例 2:
输入:
"cccaaa"
输出:
"cccaaa"
解释:
'c'和'a'都出现三次。此外,"aaaccc"也是有效的答案。
注意"cacaca"是不正确的,因为相同的字母必须放在一起。
示例 3:
输入:
"Aabb"
输出:
"bbAa"
解释:
此外,"bbaA"也是一个有效的答案,但"Aabb"是不正确的。
注意'A'和'a'被认为是两种不同的字符。
class Solution {
public String frequencySort(String s) {
Map<Character, Integer> map = new HashMap<>();
for (char c: s.toCharArray()) {
map.put(c, map.getOrDefault(c, 0)+1);
}
List<Character>[] lstAry = new ArrayList[s.length()+1];
for (char c: map.keySet()) {
int frequency = map.get(c);
if (lstAry[frequency] == null) lstAry[frequency] = new ArrayList<>();
lstAry[frequency].add(c);
}
StringBuilder sb = new StringBuilder();
for (int i=s.length();i>=0;i--) {
if (lstAry[i] == null) continue;
for (char c: lstAry[i]) {
for (int j=0;j<i;j++) {
sb.append(c);
}
}
}
return sb.toString();
}
}
荷兰国旗包含三种颜色:红、白、蓝。
有三种颜色的球,算法的目标是将这三种球按颜色顺序正确地排列。它其实是三向切分快速排序的一种变种,在三向切分快速排序中,每次切分都将数组分成三个区间:小于切分元素、等于切分元素、大于切分元素,而该算法是将数组分成三个区间:等于红色、等于白色、等于蓝色。
给定一个包含红色、白色和蓝色,一共 n 个元素的数组,原地对它们进行排序,使得相同颜色的元素相邻,并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
此题中,我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。
注意:
不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。
示例:
输入: [2,0,2,1,1,0]
输出: [0,0,1,1,2,2]
进阶:
class Solution {
public void sortColors(int[] nums) {
int redBound = -1, cur = 0, blueBound = nums.length;
while (cur < blueBound) {
// 当前为红色,交换到红色边界的下一个位置,两个指针都要右移,因为从左边交换过来的只能是白色
if (nums[cur]==0) swap(nums, cur++, ++redBound);
// 当前为蓝色,交换到蓝色边界的前一个位置,但是cur不要+1因为不知道从右边交换过来的是什么颜色
else if (nums[cur]==2) swap(nums, cur, --blueBound);
// 当前为白色,继续向下
else cur++;
}
}
public void swap(int[] nums, int i, int j) {
int tmp = nums[i];
nums[i] = nums[j];
nums[j] = tmp;
}
}