在未排序的數(shù)組中找到第 k 個最大的元素。請注意，你需要找的是數(shù)組排序后的第 k 個最大的元素，而不是第 k 個不同的元素。
示例：輸入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
輸出: 5

這個問題就是一個排序問題，下面嘗試使用不同的排序方法來實現(xiàn)。

快速排序

class Solution:def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:self.quickSortHelper(nums, 0, len(nums) - 1)return nums[-k]def quickSortHelper(self, nums, first, last):if first < last:splitPoint = self.partition(nums, first, last)self.quickSortHelper(nums, first, splitPoint - 1)self.quickSortHelper(nums, splitPoint + 1, last)def partition(self, nums, first, last):leftmark = firstrightmark = lastbase = nums[first]while leftmark < rightmark:if nums[leftmark] <= base:leftmark += 1if nums[rightmark] >= base:rightmark -= 1else:nums[leftmark], nums[rightmark] = nums[rightmark], nums[leftmark]nums[rightmark], nums[first] = nums[first], nums[rightmark]return rightmark

思路就是《劍指offer》中的Partition版本的一點微小改動。

堆排序

下面介紹一種堆排序的辦法。事實上，在這個問題中，使用堆排序要效果更好。因為要輸出倒數(shù)到k大個數(shù)，在使用堆排序的時候，如果我們構(gòu)建的是最大堆，那么就會從最大值依次排序輸出，而我們之前介紹的快排，一定要排好序之后才能找到倒數(shù)第k大個數(shù)，因此在這個問題中，相比于快排，堆排序效率更高。

在Python中，有一個包叫heapq，就可以幫我們建立堆這個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因此，我們使用這個包來實現(xiàn)堆排序就簡單多了。

heapq介紹

但是這個heapq默認(rèn)是構(gòu)建最小堆，而不是最大堆。我們這里要輸出倒數(shù)第k大個數(shù)。做法很簡單。我們構(gòu)建堆的時候，把數(shù)字顛倒過來。最大的數(shù)變成最小的數(shù)，這樣堆排序按照最小堆輸出的時候，再添加一個負(fù)號，實際上又顛倒過來了，這樣就相當(dāng)于按照最大堆來輸出了。下面是代碼：

class Solution(object):def findKthLargest(self, nums, k):""":type nums: List[int]:type k: int:rtype: int"""from heapq import heappush, heappoph = []for i in nums:heappush(h, -i)for i in range(0, k-1):heappop(h)return -heappop(h)a = Solution() nums = [1, 2,4,5, 3] a.findKthLargest(nums, 2) 《新程序員》：云原生和全面數(shù)字化實踐50位技術(shù)專家共同創(chuàng)作，文字、視頻、音頻交互閱讀

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的LeetCode215：数组中第K个最大元素的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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