zoukankan      html  css  js  c++  java
  • Kth Largest Element in an Array

    Find the kth largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.

    For example,
    Given [3,2,1,5,6,4] and k = 2, return 5.

    Note: 
    You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array's length.

    思路:方法一:排序,然后输出第k个数。O(nlogn)。

    方法二:进行k次冒泡排序,然后输出倒数第k个数。O(nk)。

    方法三:构建一个大小为n的大顶堆,然后从中抽取k-1次最大值,之后堆顶的值就是第k大的数。复杂度为O(n + klogn)。

    下面附上方法三的代码。

     1 class Solution {
     2 public:
     3     int heap_size;
     4     void Max_Heapify(vector<int>& nums, int i)
     5     {
     6         int l = i * 2 + 1;
     7         int r = i * 2 + 2;
     8         int largest = i;
     9         if (l < heap_size && nums[l] > nums[i])
    10             largest = l;
    11         if (r < heap_size && nums[r] > nums[largest])
    12             largest = r;
    13         if (largest != i)
    14         {
    15             swap(nums[i], nums[largest]);
    16             Max_Heapify(nums, largest);
    17         }
    18     }
    19     void Build_MaxHeap(vector<int>& nums, int length)
    20     {
    21         heap_size = length;
    22         for (int i = heap_size / 2 - 1; i >= 0; i--)
    23             Max_Heapify(nums, i);
    24     }
    25     void Extract(vector<int>& nums)
    26     {
    27         if (heap_size == 0) return;
    28         swap(nums[0], nums[heap_size - 1]);
    29         heap_size--;
    30         Max_Heapify(nums, 0);
    31     }
    32     int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
    33         Build_MaxHeap(nums, nums.size());
    34         for (int i = 1; i < k; i++)
    35             Extract(nums);
    36         return nums[0];
    37     }
    38 };
  • 相关阅读:
    集合
    字典
    二进制数,错位相乘
    技术不牛如何才拿到国内IT巨头的Offer(转)
    羊群过河问题
    ubuntu搜不到wifi信号
    win7下Arduino Mega 2560驱动安装失败解决办法
    关于windows下QT以及QT creator的安装
    mybatis相关知识
    oracle中计算百分比,并同时解决小数点前0不显示的问题
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/fenshen371/p/4949281.html
Copyright © 2011-2022 走看看