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题目

给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 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。

你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

示例

输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
输出: 4

分析思路1

使用优先队列堆排序（效率太差）

题解1

class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>((n1,n2)->n1-n2);for (int n : nums){heap.add(n);}while (heap.size() > k){heap.poll();}return heap.poll();}
}

执行结果

分析思路2

借助Array工具类排序，然后取[数字长度-k]位元素。

题解2

class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {Arrays.sort(nums);int n = nums.length;return nums[n-k];}
}

执行结果

分析思路3

采用了快速排序中的分区思想，即将一个数组分成小于某个元素和大于某个元素两部分。可以使用左右指针法进行查找。

在每次分区的过程中，通过比较当前元素与分界点的大小关系，将其移到左右两部分中。然后，对左右两部分进行递归，直到找到第N-K+1小的元素时返回结果。

题解3

public class Solution {/*** 找到数组中第K个最大元素* * @param nums 数组* @param k    第K个* @return 第K个最大元素*/public int findKthLargest(int[] nums, int k) {// 转化为第N-K+1小的元素int target = nums.length - k;int left = 0;int right = nums.length - 1;// 左右指针法查找第N-K+1小的元素while (left < right) {int pivotIndex = partition(nums, left, right);if (pivotIndex == target) {return nums[pivotIndex];} else if (pivotIndex < target) {left = pivotIndex + 1;} else {right = pivotIndex - 1;}}return nums[left];}/*** 分区，返回分区点的下标* * @param nums  数组* @param left  左下标* @param right 右下标* @return 分区点的下标*/private int partition(int[] nums, int left, int right) {int pivot = nums[right];int i = left - 1;for (int j = left; j < right; j++) {if (nums[j] <= pivot) {i++;swap(nums, i, j);}}swap(nums, i + 1, right);return i + 1;}/*** 交换数组中两个元素的位置* * @param nums 数组* @param i    位置i* @param j    位置j*/private void swap(int[] nums, int i, int j) {int temp = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = temp;}
}

执行结果