如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素--极客时间王争《数据结构和算法之美》

前言

半年前在极客时间订阅了王争的《数据结构和算法之美》，现在决定认真去看看。看到如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素这一章节时发现王争对归并和快排的理解非常透彻，讲得也非常好，所以想记录总结一下。文章内容主要分析归并排序和快速排序原理，并根据它们共同的分治思想，引出如何在 O(n) 的时间复杂度内查找一个无序数组中的第 K 大元素？

归并排序原理

核心思想：将数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别进行排序，再将排序好的两个部分有序合并在一起，这样整个数组有序。

归并排序使用的就是分治思想。分治，顾名思义，就是分而治之，讲一个大的问题分解成小的问题来解决，小的问题解决了大的问题也就解决了。分治算法一般都是用递归来实现，分治是一种解决问题的处理思想，递归是一种编程技巧，两者并不冲突。以下重点讨论如何用递归代码来实现归并排序。下面是归并排序的递推公式。

递推公式：
merge_sort(p...r) = merge(merge_sort(p...q), merge_sort(q+...r))

终止条件：
p >= r 不用继续分解

具体解释如下：

merge_sort(p...r) 表示给下标从 p 到 r 之间的数组排序。将这个排序问题转化为两个子问题 merge_sort(p...q) 和merge_sort(q+1...r)，其中 q 为 p 和 r 的中间位置，即(p+r)/2。当前后两个子数组排好序之后，再将它们合并在一起，这样下标从 p 到 r 之间的数据也就排序好了。

C语言代码实现：

// 归并排序算法, A 是数组，n 表示数组大小
void mergeSort(int *a, int n){
    mergeSortC(a, , n-);
}

// 递归调用函数
void mergeSortC(int *a, int left, int right){
    // 递归终止条件
    if (left >= right)
        return;

    int mid = left + (right - left)/;
    mergeSortC(a, left, mid);
    mergeSortC(a, mid+, right);
    merge(a, left, mid, right);
}

// 合并函数
void merge(int *a, int left, int mid, int right){
    int i = left, j = mid+, k = ;
    int *tmp = new int[right-left+];  // 申请一个大小为right-left+1临时数组
    while (i <= mid && j <= right){
        if(a[i] < a[j])
            tmp[k++] = a[i++];
        else
            tmp[k++] = a[j++];
    }

    while (i <= mid)
        tmp[k++] = a[i++];

    while (j <= right)
        tmp[k++] = a[j++];

    for (i=; i <= right-left; i++){
        a[left+i] = tmp[i];
    }

    delete[] tmp;
}

归并排序的时间复杂度任何情况下都是 O(nlogn)，看起来非常优秀（快速排序最坏情况系时间复杂度也是 O(n2)）。但归并排序并没有像快排那样应用广泛，因为它有一个致命的“弱点”，那就是归并排序不是原地排序算法。原因是合并函数需要借助额外的存储空间，空间复杂度为 O(n)。

C++实现：

void merge(std::vector<int>& a, int left, int mid, int right) {
    int i = left;
    int j = mid + ;
    int k = ;
    std::vector<int> v(right - left + );
    while (i <= mid && j <= right) {
       v[k++] = a[i] < a[j] ? a[i++] : a[j++];
    }
    while (i <= mid) {
        v[k++] = a[i++];
    }
    while (j <= right) {
        v[k++] = a[j++];
    }
    for (i = ; i < v.size(); ++i) {
        a[left + i] = v[i];
    }
}

void mergeSort(std::vector<int>& a, int left, int right) {
    if (left >= right) return;
    int mid = left + (right - left) / ;
    mergeSort(a, left, mid);
    mergeSort(a, mid+, right);
    merge(a, left, mid, right);
}

void mergeSort(std::vector<int>& a) {
    mergeSort(a, , a.size() - );
}

快速排序原理

核心思想：选取一个基准元素（pivot，比 pivot 小的放到左边，比 pivot 大的放到右边，对 pivot 左右两边的序列递归进行以上操作。

快速排序也是根据分治、递归的处理思想实现。地推公式如下：

递推公式：
quick_sort(p…r) = quick_sort(p…q-) + quick_sort(q+...r)

终止条件：
p >= r

C语言代码实现：

// 快速排序算法, A 是数组，n 表示数组大小
void quickSort(int *a, int n){
    quickSortC(a, , n-);
}

// 快排递归函数
void quickSortC(int *a, int left, int right){
    // 递归终止条件
    if (left >= right)
        return;
    // 获取分区点
    int pivot = partition(a, left, right);
    quickSortC(a, left, pivot-);
    quickSortC(a, pivot+, right);
}

/* 原地分区函数，非常巧妙，以a[right]为基准，运算结果
 * 是i前面的元素都小于pivot，i后面的元素大于等于pivot */
int partition(int *a, int left, int right){
    int pivot = a[right];
    int i = left;
    for (int j=left; j < right; j++){
        if (a[j] < pivot){
            swap(a[i], a[j]);
            i++;
        }
    }
    swap(a[i], a[right]);
    return i;
}

快速排序的算法的平均时间复杂度是 O(nlogn)，最坏时间复杂度是 O(n2)，空间复杂度是O(1)。快速排序不是一个稳定的排序算法。

C++ 实现：

int partition(std::vector<int>& a, int left, int right) {
    using std::swap;
    int pivot = a[right];
    int j = left;
    for (int i = left; i < right; ++i) {
        if (a[i] < pivot)
            swap(a[i], a[j++]);
    }
    swap(a[right], a[j]);
    return j;
}

void quickSort(std::vector<int>& a, int left, int right) {
    if (left >= right) return;
    int pivot = partition(a, left, right);
    quickSort(a, left, pivot-);
    quickSort(a, pivot+, right);
}

void quickSort(std::vector<int>& a) {
    quickSort(a, , a.size() - );
}

归并排序和快速排序的区别

快排和归并用的都是分治思想，递归公式和代码都非常相似，但它们的区别在哪里呢？

由上图可以发现，归并排序的处理过程是由下到上的，先处理子问题，然后合并。而快排正好相反，其处理过程是由上而下的，先分区，然后处理子问题。归并排序虽然是稳定的，时间复杂度是 O(nlogn)的排序算法，但它是非原地排序算法。快排通过设计巧妙的原地分区函数，可以实现原地排序，解决归并排序占用太多内存的问题。

第 K 大元素

快排核心思想就是分治和分区，我们可以利用分区的思想来求解开篇问题： O(n)时间复杂度内求无序数组中的第 K 大元素。

C语言代码实现：

// top K 算法， A 是数组，n 表示数组大小，k 表示第 k 大
int getTopK(int *a, int n, int k){
    if (a == nullptr || n < k)
        return -;

    return topK(a, , n-, k);
}

int topK(int *a, int left, int right, int k){
    int p = partition(a, left, right);
    if (k == p+)
        return a[p];

    if(k < p+)
        return topK(a, left, p-, k);
    else
        return topK(a, p+, right, k);
}

/* 原地分区函数，非常巧妙，以a[right]为基准，运算结果
 * 是i前面的元素都大于pivot，i后面的元素小于于等于pivot */
int partition(int *a, int left, int right){
    int pivot = a[right];
    int i = left;
    for (int j=left; j < right; j++){
        if (a[j] > pivot){
            swap(a[i], a[j]);
            i++;
        }
    }
    swap(a[i], a[right]);
    return i;
}

LeetCode 215 C++实现：

class Solution {
public:
    int partition(vector<int>& nums, int left, int right) {
        using std::swap;
        int pivot = nums[right];
        int j = left;
        for (int i = left; i < right; ++i) {
            if (nums[i] > pivot)
                swap(nums[i], nums[j++]);
        }
        swap(nums[right], nums[j]);
        return j;
    }
    int getTopK(vector<int>& nums, int left, int right, int k) {
        if (left >= right) return nums[left];
        int pivot = partition(nums, left, right);
        if (pivot +  == k)
            return nums[pivot];
        return (pivot +  < k) ? getTopK(nums, pivot+, right, k)
                               : getTopK(nums, left, pivot-, k);
    }
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        return getTopK(nums, , nums.size() - , k);
    }
};