题目描述:

在未排序的数组中找到第 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。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5
示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4
说明: 你可以假设 k 总是有效的,且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

思路分析:

思路一:排序+遍历,如果是升序,那就是返回nums[n-k],如果是降序,那就是返回nums[k-1]

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

时间复杂度:O(Nlogn)

空间复杂度:O(1)

思路二:优先队列,使用最小堆或者最大堆

假设数组有 len 个元素。

最小堆:把 len 个元素都放入一个最小堆中,然后再 pop() 出 len - k 个元素,此时最小堆只剩下 k 个元素,堆顶元素就是数组中的第 k 个最大元素。
代码实现:

class Solution {
//使用最小堆
public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { int len = nums.length; PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(len, Comparator.comparingInt(o -> o));
for (int i = 0; i < len; i++) {
minHeap.add(nums[i]);
}
for (int j = 0; j < len - k; j++) {
minHeap.poll();
}
return minHeap.peek();
}
}

最大堆:把 len 个元素都放入一个最大堆中,然后再 pop() 出 k - 1 个元素,因为前 k - 1 大的元素都被弹出了,此时最大堆的堆顶元素就是数组中的第 k 个最大元素。

代码实现:

class Solution {
//使用最大堆
public static int findKthLargest(int[] nums, int k) { int len = nums.length; PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(len, (o1, o2) -> o2 - o1);
for (int i = 0; i < len; i++) {
minHeap.add(nums[i]);
}
for (int j = 0; j < k - 1; j++) {
minHeap.poll();
}
return minHeap.peek();
}
}

时间复杂度:O(n)

空间复杂度:O(n)

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