从一组数找第K大元素

最近做面试题，经常与到一个问题，如何高效的从一组数中找到第K大的元素。

其实我们最容易想到的肯定是蛮力法。

1. 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序，然后取出前k大，总的时间复杂度为O(n*logn + k)。

2.选择排序和冒泡排序算法，即选择k次。（这种算法比较简单，这里就不介绍了）

3.利用快速排序改进。

利用快速排序的思想，从数组S中随机找出一个元素X，把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X，Sb中元素小于X。这时有两种情况：

           1）. Sa中元素的个数小于k，则Sb中的第k-|Sa|个元素即为第k大数；

           2）. Sa中元素的个数大于等于k，则返回Sa中的第k大数。时间复杂度近似为O(n)

但是在考虑快排的最坏情况，即每次快排只淘汰一个元素，时间复杂度为n*(n-1)*...*(n-k) 近似为O(n*k)，但然这样的几率很小，我们可以通过随机选取划分元素，而不是固定选取首位元素作为划分元素来减小发生的概率。

 

4.用O(2*n)的方法对原数组建最大堆，然后pop出k次即可。时间复杂度为O(4*n + k*logn)

采用自底向上的构造法，最坏情况的时间复杂度为2(n-log(n+1)),所以构造堆的时间复杂度是线性的。

 

5.维护一个k大小的最小堆，对于数组中的每一个元素判断与堆顶的大小，若堆顶较大，则不管，否则，弹出堆顶，将当前值插入到堆中。时间复杂度O(n * logk)

 

6.利用hash保存数组中元素Si出现的次数，利用计数排序的思想，线性从大到小扫描过程中，前面有k-1个数则为第k大数，平均情况下时间复杂度O(n)

 

下面是第三种利用快拍改进的代码实现。

 
//这个是快排代码
void QuickSort(int[] array, int begin, int end) {
        if (begin >= end) {
            return;
        }

        int temp = array[begin];
        int i = begin;
        int j = end;

        while (i < j) {

            while (i < j && temp <= array[j]) {
                j--;
            }
            array[i] = array[j];

            while (i < j && temp >= array[i]) {
                i++;
            }
            array[j] = array[i];
        }
        array[i] = temp;

        QuickSort(array, begin, i - 1);
        QuickSort(array, i + 1, end);
    }

//这个是利用快拍改进后的代码

 int findK(int[] array, int begin, int end, int k) {
        if (begin > end)
            return -1;

        int temp = array[begin];
        int i = begin;
        int j = end;

        while (i < j) {

            while (i < j && temp >= array[j])
                j--;

            array[i] = array[j];

            while (i < j && temp <= array[i])
                i++;

            array[j] = array[i];
        }
        array[i] = temp;
        if (i == k - 1)
            return array[i];

        if (k - 1 < i)
            return findK(array, begin, i - 1, k);

        return findK(array, i + 1, end, k);
    }