用Java写下面题目: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。 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。
时间: 2023-12-28 09:03:24 浏览: 78
好的,以下是使用Java解决该问题的代码:
```
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>();
for (int num : nums) {
heap.offer(num);
if (heap.size() > k) {
heap.poll();
}
}
return heap.peek();
}
```
该算法使用了一个大小为k的最小堆来维护数组中前k大的元素。首先将数组中的元素加入堆中,如果堆的大小超过了k,则将堆顶元素弹出。最终堆顶元素即为第k个最大的元素。
由于最小堆的大小为k,所以堆中的元素个数最多为k个。因此,时间复杂度为O(nlogk)。然而,由于k是常数,所以该算法的时间复杂度为O(n)。
注意,在使用PriorityQueue时,需要将其初始化为一个最小堆,因此代码中使用了默认的构造函数。如果要将其初始化为最大堆,则需要将构造函数改为`PriorityQueue<Integer>(Collections.reverseOrder())`。
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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。
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)。
请用C语言完整代码实现给定整数数组 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。第一行数组元素个数 第二行数组元素 第三行k值
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int cmp(const void *a, const void *b){
return *(int *)b - *(int *)a;
}
int kthLargestElement(int k, int nums[], int numsSize) {
qsort(nums, numsSize, sizeof(int), cmp);
return nums[k-1];
}
int main(){
int numsSize, k;
scanf("%d", &numsSize);
int nums[numsSize];
for(int i = 0; i < numsSize; i++){
scanf("%d", &nums[i]);
}
scanf("%d", &k);
printf("%d", kthLargestElement(k, nums, numsSize));
return 0;
}
//笑话:为什么蓝天上有云?
//因为白天白云飘,晚上黄昏漂!
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