LeetCode大厂面试常见考题：快速排序与Partition算法详解

在大厂面试中，LeetCode作为评估编程技能和算法理解的重要平台，经常成为面试考题的来源。本文将详细介绍几个常见的LeetCode题目及其解法，涉及快速排序、最小K个数问题、查找特定元素以及计算数组中超过一半数字的中位数。 **快速排序 (Quick Sort)** 快速排序是一种高效的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排记录分隔成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小。具体步骤如下： 1. 选取一个基准元素（通常是中间元素或随机元素）。 2. 将数组分为两个部分：小于基准的元素在左边，大于基准的元素在右边。 3. 对左右两部分分别进行递归快速排序。 4. 合并排序后的结果。 **最小K个数 (Kth Smallest Number)** 题目要求找到数组中第K小的数，可以通过类似快速排序的方法，即Partition操作来实现。分区操作将数组分为两部分，确保左边所有元素都小于第K个元素，右边所有元素都大于第K个元素。当找到第K个元素的正确位置时，问题得以解决。 **查找记录与中位数 (Median of Two Sorted Arrays)** 对于两个已排序的数组，要找它们合并后的中位数，可以采用二分查找的思想。首先确定两个数组的交界点，然后根据交界点数值与中位数的关系调整查找范围，直到找到正确的中位数。例如，`intMoreThanHalfNum_Solution1`函数通过不断调整查找范围，最终返回数组中间位置的元素作为中位数。 **计算数组中超过一半的数字** 这个问题通常考察对数组动态平衡的理解。通过随机选择一个数作为基准，将数组划分为两个部分，左边元素都小于基准，右边元素都大于基准。统计小于基准的元素数量，如果总数超过一半，那么基准就是答案。这个过程可能用到迭代或递归的方式。 LeetCode的这些题目涵盖了排序、查找和数组操作等核心算法，理解和掌握这些题目的解法，有助于提升编程能力和算法设计技巧，从而在实际工作和面试中取得优势。对于求职者来说，熟悉并练习这些常见题型，不仅能够增加面试信心，还能展现自己的技术实力。