如果不使用heapq呢
时间: 2023-07-26 11:17:28 浏览: 40
如果不使用 heap,也可以使用快速选择(Quickselect)算法来找到序列的第 k 大元素。快速选择是一种基于快速排序算法的改进算法,它可以在平均 O(n) 的时间复杂度内从序列中选出任意第 k 大的元素。
下面是一个使用快速选择算法的 Python 实现:
```python
import random
def find_kth_largest(nums, k):
left, right = 0, len(nums) - 1
while left <= right:
pivot_index = random.randint(left, right)
new_pivot_index = partition(nums, left, right, pivot_index)
if new_pivot_index == k - 1:
return nums[new_pivot_index]
elif new_pivot_index > k - 1:
right = new_pivot_index - 1
else:
left = new_pivot_index + 1
def partition(nums, left, right, pivot_index):
pivot = nums[pivot_index]
nums[pivot_index], nums[right] = nums[right], nums[pivot_index]
store_index = left
for i in range(left, right):
if nums[i] > pivot:
nums[i], nums[store_index] = nums[store_index], nums[i]
store_index += 1
nums[right], nums[store_index] = nums[store_index], nums[right]
return store_index
# 示例
nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4]
k = 2
print(find_kth_largest(nums, k)) # 输出 5
```
在上面的代码中,我们首先定义了一个名为 find_kth_largest 的函数,它接受一个序列 nums 和一个整数 k 作为参数。
在函数内部,我们使用 left 和 right 两个指针来表示待排序区间的左右边界。我们随机选择一个基准值(pivot_index),并使用 partition 函数将序列分为两部分,其中左边部分的元素大于基准值,右边部分的元素小于等于基准值。
如果新的基准值下标(new_pivot_index)等于 k - 1,说明我们已经找到了第 k 大的元素,我们可以直接返回它。如果 new_pivot_index 大于 k - 1,说明第 k 大的元素在序列的左半部分,我们更新 right 的值为 new_pivot_index - 1。如果 new_pivot_index 小于 k - 1,说明第 k 大的元素在序列的右半部分,我们更新 left 的值为 new_pivot_index + 1。
在 partition 函数中,我们首先将基准值与序列的最后一个元素交换位置,并使用 store_index 指针来记录当前小于基准值的元素应该插入的位置。然后我们遍历序列中除基准值外的其他元素,将大于基准值的元素放到 store_index 的位置,并将 store_index 加 1。最后,我们将基准值和 store_index 的元素交换位置,并返回 store_index。
在示例中,我们传入 nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4] 和 k = 2,函数返回 5,这是 nums 中第二大的元素。