LeetCode 215陣列中第K個最大元素

在未排序的陣列中找到第 k 個最大的元素。請注意，你需要找的是陣列排序後的第 k 個最大的元素，而不是第 k 個不同的元素。

示例 1:

輸入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
輸出: 5

示例 2:

輸入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
輸出: 4

說明:

你可以假設 k 總是有效的，且 1 ≤ k ≤ 陣列的長度。

解法1：選擇排序

class
solution
if(nums[j]
> nums[maxindex])}
temp = nums[i]
; nums[i]
= nums[minindex]
; nums[minindex]
= temp;
if(maxindex == i)
temp = nums[length - i -1]
; nums[length - i -1]
= nums[maxindex]
; nums[maxindex]
= temp;
}return nums[length - k];}
}

結果：

32 / 32 個通過測試用例狀態：通過執行用時: 14 ms 19% 記憶體消耗: 39.2 mb 49%

解法2：氣泡排序

class
solution}if
(!flag)}}
else}if
(!flag)}}
return nums[endindex];}
}

結果：

32 / 32 個通過測試用例狀態：通過執行用時: 211 ms 記憶體消耗: 39.3 mb

解法3：桶排序

class
solution
if(minvalue > num)
}int
result =
newint
[maxvalue - minvalue +1]
;for
(int num : nums)
int total =0;
k = nums.length - k +1;
for(
int i =
0; i < result.length; i++)}
}return0;
}}

結果：

32 / 32 個通過測試用例狀態：通過執行用時: 1 ms 100% 記憶體消耗: 39.2 mb 57%

解法4：使用hashmap（失敗）

class
solution
map.
put(num, temp +1)
;}int total =0;
k = nums.length - k +1;
for(map.entry
entry : map.
entryset()
)}return0;
}}

結果：失敗

31 / 32 個通過測試用例

解法5：堆排序（同事完成）

結果：

32 / 32 個通過測試用例狀態：通過執行用時: 4 ms 記憶體消耗: 39.5 mb

資源：常用資料結構+演算法

十大經典排序演算法（**演示）

LeetCode 215 陣列中的第K個最大元素

在未排序的陣列中找到第 k 個最大的元素。請注意，你需要找的是陣列排序後的第 k 個最大的元素，而不是第 k 個不同的元素。示例 1 輸入 3,2,1,5,6,4 和 k 2 輸出 5 示例 2 輸入 3,2,3,1,2,4,5,5,6 和 k 4 輸出 4 說明你可以假設 k 總是有效的，且 1...

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