给定整数数组 nums 和整数 k，使用直接插入排序进行排序请返回数组中第 k 个最大的元素。输入第一行为数组，-1为结束标志，第二行为k值。输出第k大个元素。 输入样例： 3 2 1 5 6 4 -1 2 输出结果： 5

好的，这是一个算法问题，我会尽力回答。以下是解题思路：

1. 使用直接插入排序对数组进行升序排序；
2. 返回数组中倒数第k个元素。

下面是代码实现（使用Python语言）：

nums = []
while True:
    num = int(input())
    if num == -1:
        break
    nums.append(num)

k = int(input())

# 使用直接插入排序对数组进行排序
for i in range(1, len(nums)):
    j = i - 1
    key = nums[i]
    while j >= 0 and nums[j] > key:
        nums[j + 1] = nums[j]
        j -= 1
    nums[j + 1] = key

# 返回数组中倒数第k个元素
print(nums[-k])

输入样例：

3
2
1
5
6
4
-1
2

输出结果：

5

希望这个答案能够解决你的问题！

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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。 其中： 1 <= k <= nums.length <= 10^4 -10^4 <= nums[i] <= 10^4

这个问题可以通过使用优先队列（堆）的数据结构来解决。我们可以创建一个小顶堆，然后遍历数组 `nums`，对于每个元素，如果它的值大于堆顶元素（即当前第 k 小的元素），就将其替换为堆顶并调整堆的大小。遍历完成后，堆顶元素就是第 k 个最大的元素。

以下是一个简单的 Java 代码实现：

import java.util.PriorityQueue;

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
    PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b - a); // 使用最大堆

    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        if (i < k) { // 前k个元素直接插入
            minHeap.offer(nums[i]);
        } else if (nums[i] > minHeap.peek()) { // 如果当前元素比堆顶大，替换堆顶
            minHeap.poll();
            minHeap.offer(nums[i]);
        }
    }

    return minHeap.peek(); // 返回堆顶，即第 k 个最大的元素
}

第一行输入两个整数 N 和 K(1 ≤ K ≤ N ≤ 1000),分别表示数组的长 度和要查找的第 K 大的元素。第二行输入 N 个整数,表示数组中的元素。要求 编写程序,输出数组中第 K 大的元素。(15 分) 输入样例: 5 2

这是一个经典的算法问题，通常需要使用优先队列（如堆）或者分治法来解决。题目描述的是要求在给定的整数数组中找到第 K 大的元素，当数组长度为 N 且 K 的值在给定范围内时。你可以通过以下步骤编写程序：

1. 首先读取输入的两个整数 N 和 K。
2. 然后，读取接下来的一行包含 N 个整数，并将它们存入数组中。
3. 排序数组：对于较大的 K 值，直接排序可能会导致性能较低，所以我们不需要对整个数组进行排序，只需要找到前 K - 1 个最大元素即可。这可以使用小顶堆（一种特殊的数据结构，其顶部元素总是最小的）来快速完成，因为插入新元素到堆中并调整堆的复杂度为 O(log N)。
4. 当堆的大小达到 K - 1 时，堆顶元素就是第 K 小的元素。由于我们实际上想要第 K 大的元素，所以最后从数组中移除堆顶元素，再找出剩余的最大元素即可。

Python 示例代码如下：

import heapq

def find_kth_largest(nums, k):
    heap = []
    for num in nums:
        if len(heap) < k:
            heapq.heappush(heap, -num)
        else:
            if -heap[0] > num:
                heapq.heappop(heap)
                heapq.heappush(heap, -num)
    return -heap[0]

# 示例
n, k = map(int, input().split())
nums = list(map(int, input().split()))
kth_largest = find_kth_largest(nums, k)
print(kth_largest)