数组中第 K 个最大元素
“数组中的第 K 个最大元素”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“数组中的第 K 个最大元素”问题是堆/优先级队列部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化数组中第 K 个最大元素的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读数组中第 K 个最大元素的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
给定一个整数数组 nums 和一个整数 k，返回数组中第 k 个最大的元素。
请注意，它是排序顺序中的第 k 个最大元素，而不是第 k 个不同元素。
你能以 O(n) 的复杂度解决这个问题吗？
编写一个函数 findKthLargest(nums: List[int], k: int) -> int。
- •1 <= k <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
示例
nums = [3,2,1,5,6,4], k = 2
5
The sorted array is [1,2,3,4,5,6]. The 2nd largest element is 5.
nums = [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
4
The sorted array is [1,2,2,3,3,4,5,5,6]. The 4th largest element is 4.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def find_kth_largest_opt(nums, k):
k = len(nums) - k
def quickSelect(l, r):
pivot, p = nums[r], l
for i in range(l, r):
if nums[i] <= pivot:
nums[p], nums[i] = nums[i], nums[p]
p += 1
nums[p], nums[r] = nums[r], nums[p]
if p > k: return quickSelect(l, p - 1)
elif p < k: return quickSelect(p + 1, r)
else: return nums[p]
return quickSelect(0, len(nums) - 1)暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def find_kth_largest_brute(nums, k):
nums.sort()
return nums[len(nums) - k]Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Heap / Priority Queue data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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