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
时间: 2024-03-10 10:49:04 浏览: 22
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):
```python
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!
相关问题
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。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。
好的,这是一个求第k大元素的问题。可以使用快速选择算法来解决。具体步骤如下:
1. 选取数组中的一个元素作为枢轴(pivot),并将数组分为两个部分,一部分是小于等于枢轴的元素,另一部分是大于枢轴的元素。
2. 如果大于枢轴的元素的数量小于k,则第k大元素一定在小于等于枢轴的元素中,于是在小于等于枢轴的元素中递归查找第k大元素。
3. 如果大于枢轴的元素的数量大于等于k,则第k大元素一定在大于枢轴的元素中,于是在大于枢轴的元素中递归查找第k大元素。
4. 递归结束的条件是数组只有一个元素。
下面是实现这个算法的Python代码:
```python
def find_kth_largest(nums, k):
pivot = nums[0]
left = [x for x in nums if x <= pivot]
right = [x for x in nums if x > pivot]
if len(right) == k - 1:
return pivot
elif len(right) > k - 1:
return find_kth_largest(right, k)
else:
return find_kth_largest(left, k - len(right))
# 示例
nums = []
while True:
num = int(input())
if num == -1:
break
nums.append(num)
k = int(input())
print(find_kth_largest(nums, k))
```
输入样例:
```
3
2
1
6
5
4
-1
2
```
输出样例:
```
5
```
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。
好的,这是一个程序方面的问题。我们可以使用快速选择算法来解决这个问题,时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。具体实现方式可以参考以下代码:
```python
def findKthLargest(nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: int
"""
def partition(l, r):
pivot = nums[r]
i = l - 1
for j in range(l, r):
if nums[j] >= pivot:
i += 1
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
nums[i+1], nums[r] = nums[r], nums[i+1]
return i+1
l, r = 0, len(nums) - 1
while True:
pos = partition(l, r)
if pos == k - 1:
return nums[pos]
elif pos < k - 1:
l = pos + 1
else:
r = pos - 1
```
这个算法的思路是每次选择一个 pivot,将小于 pivot 的放在 pivot 的左边,大于 pivot 的放在 pivot 的右边,然后判断 pivot 的位置和 k 的大小关系,如果 pivot 在 k 的左边,就在右边继续寻找 pivot,否则就在左边继续寻找 pivot。这样做的时间复杂度是 O(n),由于我们每次只需要进入一个分支,所以空间复杂度是 O(1)。