本文主要是介绍【数据结构与算法 | 堆篇】力扣215，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 力扣215 : 数组中的第k个最大元素
(1). 题
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 1:
输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5
示例 2:
输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
输出: 4
提示：
1 <= k <= nums.length <= 105-104 <= nums[i] <= 104
(2). 思路1
工具类直接无脑秒了.
(3). 解1
class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {Arrays.sort(nums);return nums[nums.length - k];}
}(4). 思路2
利用优先队列再秒. 使用了比较器，每次poll出的是数值最大的元素.
(5). 解2
class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((o1, o2) -> {return o2 - o1;});for (int i = 0; i < nums.length; i++) {pq.offer(nums[i]);}for (int i = 0; i < k - 1; i++) {pq.poll();}return pq.peek();}
}(6). 思路3
构造大顶堆，思路如上. 不加比较器的优先级队列底层就是用小顶堆实现的.
(7). 解3
class Solution {public int findKthLargest(int[] nums, int k) {Heap heap = new Heap(nums.length);heap.heapify(nums);return heap.sort(k);}
}
//大顶堆
class Heap{//堆的大小private int size;int[] heap;public Heap(int capacity) {heap = new int[capacity];}//堆化public void heapify(int[] nums) {for (int i = 0; i < nums.length; i++) {heap[i] = nums[i];}size = nums.length;//从最后一个非叶子节点开始, 下沉for (int parent = (size - 1) / 2; parent >= 0; parent--) {int leftChild = parent*2+1;int rightChild = parent*2+2;int max = parent;//如果左孩子存在, 而且左孩子比父亲还要大if (leftChild < size && heap[leftChild] > heap[max]) {max = leftChild;}//如果右孩子存在, 而且左孩子比父亲和左孩子还要大if (rightChild < size && heap[rightChild] > heap[max]){max = rightChild;}if (max != parent) {down(parent);}}}public void down(int parent) {int leftChild = parent*2+1;int rightChild = parent*2+2;int max = parent;if (leftChild < size && heap[leftChild] > heap[max]) {max = leftChild;}if (rightChild < size && heap[rightChild] > heap[max]){max = rightChild;}if (max != parent) {swap(max, parent);down(max);}}private void swap(int max, int parent) {int temp;temp = heap[max];heap[max] = heap[parent];heap[parent] = temp;}public int sort(int k) {int n = size;while (size > 1){swap(0, size-1);size--;down(0);}size = n;return heap[size - k];}
}这篇关于【数据结构与算法 | 堆篇】力扣215的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
