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隨機快速選擇: 陣列中第k大的元素 Kth Largest Element in Array_Leetcode #215

更新 發佈閱讀 8 分鐘


題目敘述

題目會給定一個陣列nums 和 給定的k值,要求我們找出陣列裡第k大的元素


題目的原文敘述


測試範例

Example 1:

Input: nums = [3,2,1,5,6,4], k = 2
Output: 5

第二大的元素為5

Example 2:

Input: nums = [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
Output: 4

第四大的元素為4

約束條件

Constraints:

  • 1 <= k <= nums.length <= 10^5

k 值介於1 ~ 陣列長度之間。

陣列長度介於1 ~ 10^5 之間,而且一定大於等於k。

  • -10^4 <= nums[i] <= 10^4

陣列內的每個元素一定介於 負一萬~正一萬 之間。


演算法 使用QuickSort的副產品,QuickSelect 快速選擇


第一直覺的寫法通常是先排序好所有陣列元素,再取出對應第k大的元素,返回答案。

從大到小排列的話,第k大的元素會恰好落在nums[k-1]這個位置上。


但是,深入思考之後,其實可以發現,我們真正要的是第k大的元素值,並不需要知道其他每一個更小或更大的值是誰。


比喻:

好比說我們拿到一副打散的牌,想知道這副牌中第3大的牌是哪一張,那麼我們每回合可以隨機選一張,把這張牌(相當於pivot)放到手牌中對應的位置

把所有比這張牌還小的都丟到右邊(具體哪個位置無所謂,只要落在剛剛選的那張pivot還右邊即可)。

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小松鼠的演算法樂園
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由有業界實戰經驗的演算法工程師, 手把手教你建立解題的框架, 一步步寫出高效、清晰易懂的解題答案。 著重在讓讀者啟發思考、理解演算法,熟悉常見的演算法模板。 深入淺出地介紹題目背後所使用的演算法意義,融會貫通演算法與資料結構的應用。 在幾個經典的題目融入一道題目的多種解法,或者同一招解不同的題目,擴展廣度,並加深印象。
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