此问题可转化为Top K问题进行考虑,当用小顶堆选出K个最大值时,堆顶的元素即为第k大的元素

class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
priority_queue<int,vector<int>,greater<int> >q;//小顶堆
//priority_queue<int,vector<int>,less<int> >q;大顶堆
int len=nums.size();
for(int i=;i<len;i++){
if(i<k)
q.push(nums[i]);
else{
if(q.top()<nums[i]){
q.pop();
q.push(nums[i]);
}
}
}
return q.top();
}
};

自己重载比较运算符:

/**
建立一个小顶堆,每次出现新元素大于堆顶元素则替换堆顶元素
**/
class Solution {
public:
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
vector<int> topk;
struct cmp{
bool operator()(int a,int b){return a>b;}//小顶堆
};
priority_queue<int,vector<int>,cmp> q;
for(int num:nums){
if(q.size()<k){
q.push(num);continue;
}
if(num>q.top()){
q.pop();q.push(num);
}
}
return q.top();
}
};

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