堆--数组中第K大元素

如果对于堆不是太认识,请点击:堆的初步认识-CSDN博客

解题思路:

复制代码
/**
 * <h3>求数组中第 K 大的元素</h3>
 * <p>
 * 解体思路
 * <ol>
 *     1.向小顶堆放入前k个元素
 *     2.剩余元素
 *         若 <= 堆顶元素, 则略过
 *         若 > 堆顶元素, 则替换堆顶元素
 *     3.这样小顶堆始终保留的是到目前为止,前K大的元素
 *     4.循环结束, 堆顶元素即为第K大元素
 * </ol>
 */

小顶堆(可删去用不到代码)

java 复制代码
class MinHeap {
    int[] array;
    int size;

    public MinHeap(int capacity) {
        array = new int[capacity];
    }

    private void heapify() {
        for (int i = (size >> 1) - 1; i >= 0; i--) {
            down(i);
        }
    }

    public int poll() {
        swap(0, size - 1);
        size--;
        down(0);
        return array[size];
    }

    public int poll(int index) {
        swap(index, size - 1);
        size--;
        down(index);
        return array[size];
    }

    public int peek() {
        return array[0];
    }

    public boolean offer(int offered) {
        if (size == array.length) {
            return false;
        }
        up(offered);
        size++;
        return true;
    }

    public void replace(int replaced) {
        array[0] = replaced;
        down(0);
    }

    private void up(int offered) {
        int child = size;
        while (child > 0) {
            int parent = (child - 1) >> 1;
            if (offered < array[parent]) {
                array[child] = array[parent];
            } else {
                break;
            }
            child = parent;
        }
        array[child] = offered;
    }

    private void down(int parent) {
        int left = (parent << 1) + 1;
        int right = left + 1;
        int min = parent;
        if (left < size && array[left] < array[min]) {
            min = left;
        }
        if (right < size && array[right] < array[min]) {
            min = right;
        }
        if (min != parent) {
            swap(min, parent);
            down(min);
        }
    }

    // 交换两个索引处的元素
    private void swap(int i, int j) {
        int t = array[i];
        array[i] = array[j];
        array[j] = t;
    }
}

题解

java 复制代码
public int findKthLargest(int[] numbers, int k) {
    MinHeap heap = new MinHeap(k);
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        heap.offer(numbers[i]);
    }
    for (int i = k; i < numbers.length; i++) {
        if(numbers[i] > heap.peek()){
            heap.replace(numbers[i]);
        }
    }
    return heap.peek();
}

注意哦:求数组中的第 K 大元素,使用堆并不是最佳选择,可以采用快速选择算法

相关推荐
蜡笔小马1 小时前
10.Boost.Geometry R-tree 空间索引详解
开发语言·c++·算法·r-tree
kali-Myon1 小时前
2025春秋杯网络安全联赛冬季赛-day1
java·sql·安全·web安全·ai·php·web
我是咸鱼不闲呀1 小时前
力扣Hot100系列20(Java)——[动态规划]总结(下)( 单词拆分,最大递增子序列,乘积最大子数组 ,分割等和子集,最长有效括号)
java·leetcode·动态规划
唐梓航-求职中1 小时前
编程-技术-算法-leetcode-288. 单词的唯一缩写
算法·leetcode·c#
仟濹1 小时前
【算法打卡day3 | 2026-02-08 周日 | 算法: BFS】3_卡码网99_计数孤岛_BFS | 4_卡码网100_最大岛屿的面积DFS
算法·深度优先·宽度优先
清水白石0081 小时前
深入解析 LRU 缓存:从 `@lru_cache` 到手动实现的完整指南
java·python·spring·缓存
Ll13045252981 小时前
Leetcode二叉树part4
算法·leetcode·职场和发展
Queenie_Charlie1 小时前
stars(树状数组)
数据结构·c++·树状数组
颜酱1 小时前
二叉树遍历思维实战
javascript·后端·算法
宝贝儿好1 小时前
第二章: 图像处理基本操作
算法