【编程】典型题目:寻找数组第K大数(四种方法对比)

news2024/9/24 23:21:04

【编程】典型题目:寻找数组第K大数(四种方法对比)

文章目录

  • 【编程】典型题目:寻找数组第K大数(四种方法对比)
    • 1. 题目
    • 2. 题解
      • 2.1 方法一:全局排序(粗暴)
      • 2.2 方法二:局部排序(略粗暴)
      • 2.3 方法三:优先队列(合理)
      • 2.4 方法四:快速排序(完美)

1. 题目

在这里插入图片描述

2. 题解

2.1 方法一:全局排序(粗暴)

使用C++中内置函数sort进行全局排序,再取第K大值:

class Solution {
public:
    int findKth(vector<int> a, int n, int K) {
        sort(a.begin(), a.end());
        return a[n-K];
    }
};
  • 复杂度:O(n log n)

2.2 方法二:局部排序(略粗暴)

使用冒泡排序的思想,每次将最大的值放在数组尾部,直到第K个:

class Solution {
public:
    int findKth(vector<int> a, int n, int K) {
        for(int i=0; i<K; ++i)
        {
            for(int j=0; j<n-i-1; ++j)
            {
                if(a[j]>a[j+1])
                {
                    int temp = a[j];
                    a[j] = a[j+1];
                    a[j+1] = temp;
                }
            }
        }
        return a[n-K];
    }
};
  • 复杂度:O(nk)

2.3 方法三:优先队列(合理)

小根堆,维护一个大小为k的小根堆:

class Solution {
public:
    int findKth(vector<int> a, int n, int K) {
        priority_queue <int, deque<int>, greater<int>> nums; //队首最小,从小到大排序
        for(int i=0; i<n; ++i)
        {
            if(i<K)
            {
                nums.push(a[i]);
            }
            else
            {
                if(a[i]>nums.top())
                {
                    nums.pop();
                    nums.push(a[i]);
                }
            }
        }
        return nums.top();
    }
};
  • 复杂度:O(n logk)

2.4 方法四:快速排序(完美)

快排思想:通过一趟排序将待排序元素分成独立的两部分,其中一部分记录的元素均比另一部分记录的元素要小,则可分别对这两部分记录继续进行排序,直到整个序列有序为止。具体做法如下:

  • 首先选取基准元素base(首元素,中间元素,最后元素,随机元素等等)。
  • 以基准元素为基准,将小于基准元素的元素放在前面,大于基准元素的放在后面。
  • 然后以基准元素为界限,分为两组数据。
  • 两组元素重复1、2和3步骤,直至比较排序完成。

快排的最坏运行时间为O(n^2),平均运行时间为O(nlogn)。由于跳跃式交换比较,故不稳定(稳定是指:值一样的原始顺序保持不变)。

针对这道题,递归直到 base 右边有k-1个数,停止即可。

class Solution {
public:
    vector<int> quickSort(vector<int>&nums, int start, int end, int K)
    {
        if (start >= end) return nums;
        int base = nums[start];
        int i = start;
        int j = end;
        while (i < j)
        {
            while (i < j && nums[j] >= base) j--; //从右往左,寻找比base小的数
            swap(nums[i], nums[j]);
            while (i < j && nums[i] <= base) i++;
            swap(nums[i], nums[j]);
        }
        if(nums.size()-i<K) //如果base右边的数超过K个,则第K大数肯定在base右边,此时就不需要对base左边的进行排序
            quickSort(nums, start, i - 1, K);
        quickSort(nums, i + 1, end, K);
        return nums;
    }
    
    int findKth(vector<int> a, int n, int K) {
        quickSort(a, 0, n-1, K);
        return a[n-K];
    }
};
  • 时间复杂度:最坏O(n log n),最好O(n)

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