克服leetcode的 215：找出数组中的第K个最大元素，掌握快排技巧！

2024-02-12 21:28:32

导语

算法的世界广阔无垠，LeetCode 作为一道道试炼之门，引领着我们不断攀登。今天，我们聚焦于 215 题：找出数组中的第 K 个最大元素，这是一道考验排序和算法思维的经典难题。本文将深入剖析快排算法，带领你轻松攻克难关，在算法进阶之路上更进一步。

快排算法：高效的排序利器

快排算法是一种高效的排序算法，其核心思想是分治。具体步骤如下：

选取基准值： 从数组中任意选择一个元素作为基准值。
划分数组： 将数组分为两部分：小于基准值的元素和大于基准值的元素。
递归排序： 对两部分分别进行快排，直到所有元素有序。

应用快排解决 LeetCode 215

LeetCode 215 题要求我们找出数组中的第 K 个最大元素。我们可以巧妙地利用快排的思想来解决这个问题：

初始化： 以数组的最后一个元素为基准值。
分区： 将数组分为两部分：左部分包含小于基准值的元素，右部分包含大于基准值的元素。
判断分区： 如果左部分的长度等于 K-1，则基准值就是第 K 大元素。
递归调用： 如果左部分的长度小于 K-1，则对左部分进行快排；如果左部分的长度大于 K-1，则对右部分进行快排。

通过这种方法，我们可以高效地找到数组中的第 K 个最大元素。

代码实现

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
    return quickSelect(nums, 0, nums.length - 1, k);
}

private int quickSelect(int[] nums, int start, int end, int k) {
    int pivot = nums[end];
    int left = start;
    int right = end - 1;

    while (left <= right) {
        if (nums[left] > pivot) {
            swap(nums, left, right);
            right--;
        } else {
            left++;
        }
    }

    // 此时 left 指向大于基准值的分区边界
    if (left == k - 1) {
        return nums[left];
    } else if (left < k - 1) {
        return quickSelect(nums, left + 1, end, k);
    } else {
        return quickSelect(nums, start, left - 1, k);
    }
}

private void swap(int[] nums, int i, int j) {
    int temp = nums[i];
    nums[i] = nums[j];
    nums[j] = temp;
}