215.数组中的第K个最大元素

本题主要是返回数组排序之后的倒数第k个位置

方法一：基于快速排序

思路和算法

我们可以用快速排序来解决这个问题，先对原数组排序，再返回倒数第 k 个位置，这样平均时间复杂度是 O(nlog⁡n)，但其实我们可以做的更快

首先我们来回顾一下快速排序，这是一个典型的分治算法。我们对数组 a[l⋯r]做快速排序：

• 分解： 将数组 a[l⋯r]「划分」成两个子数组 a[l⋯q−1]、a[q+1⋯r]，使得 a[l⋯q−1]中的每个元素小于等于 a[q]a[q]a[q]，且 a[q] 小于等于 a[q+1⋯r] 中的每个元素。其中，计算下标 q也是「划分」过程的一部分。
• 解决： 通过递归调用快速排序，对子数组 a[l⋯q−1] 和 a[q+1⋯r]进行排序。
• 合并： 因为子数组都是原址排序的，所以不需要进行合并操作，a[l⋯r]已经有序。
• 上文中提到的 「划分」 过程是：从子数组 a[l⋯r]中选择任意一个元素 x作为主元，调整子数组的元素使得左边的元素都小于等于它，右边的元素都大于等于它， x 的最终位置就是 q。

由此可以发现每次经过「划分」操作后，我们一定可以确定一个元素的最终位置，即 x的最终位置为 q，并且保证 a[l⋯q−1] 中的每个元素小于等于 a[q]，且 a[q] 小于等于 a[q+1⋯r]中的每个元素。所以只要某次划分的 q 为倒数第 k 个下标的时候，我们就已经找到了答案。 我们只关心这一点，至于 a[l⋯q−1]和 a[q+1⋯r]是否是有序的，我们不关心

因此我们可以改进快速排序算法来解决这个问题：在分解的过程当中，我们会对子数组进行划分，如果划分得到的 q 正好就是我们需要的下标，就直接返回 a[q]；否则，如果 q比目标下标小，就递归右子区间，否则递归左子区间。这样就可以把原来递归两个区间变成只递归一个区间，提高了时间效率。这就是「快速选择」算法。

class Solution {
    int quickselect(int[] nums, int l,int r,int k) {
        if(l == r ){
            return nums[k];
        }
        int x = nums[l],i = l - 1,j = r + 1;
        while(i < j){  //下面过程就是进行快速排序
            do {
                i++;
            }while(nums[i] < x);  //找到左区间大于x的位置
            do{
                j--;
            }while(nums[j] > x);  //找到右区间小于x的位置
            if(i<j){   //将两者进行交换
                int tmp = nums[i];
                nums[i] =  nums[j];
                nums[j] = tmp;
            }
        }
        if(k<=j){  //x比目标下标大，递归左子区间
            return quickselect(nums,l,j,k);
        }else{   //x比目标下表小，递归右子区间
            return quickselect(nums,j+1,r,k);
        }
        
    }
    public int findKthLargest(int[] _nums,int k){
        int n = _nums.length;
        //第K个最大及第n-k个大的（从0开始）
        return quickselect(_nums, 0, n-1, n-k);
    }
}

方法二：基于堆排序

我们也可以使用堆排序来解决这个问题——建立一个大根堆，做 k−1k - 1k−1 次删除操作后堆顶元素就是我们要找的答案。在很多语言中，都有优先队列或者堆的的容器可以直接使用

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums,int k){
        int headSize = nums.length;
        buildMaxHeap(nums,headSize);
        for(int i = nums.length - 1; i>= nums.length-k+1; --i){
            swap(nums,0,i);
            --headSize;
            maxHeapify(nums,0,headSize);
        }
        return nums[0];
    }

    public void buildMaxHeap(int[] a,int headSize){
        for(int i = headSize/2; i>=0;--i){
            maxHeapify(a,i,headSize);
        }
    }

    public void maxHeapify(int[] a,int  i ,int headSize){
        int l = i * 2 + 1,r = i * 2 + 2,largest = i;
        if(l<headSize && a[l] > a[largest]){
            largest = l;
        }
        if(r < headSize && a[r] > a[largest]){
            largest = r;
        }
        if(largest != i){
            swap(a,i,largest);
            maxHeapify(a,largest,headSize);
        }
    }
    public void swap(int[] a,int i ,int j){
        int tmp = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = tmp;
    }
}