數組中第 K 個最大元素
“數組中的第 K 個最大元素”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「陣列中的第 K 個最大元素」問題是堆疊/優先權佇列部分的一個關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化數組中第 K 個最大元素的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀數組中第 K 個最大元素的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
給定一個整數數組 nums 和一個整數 k，傳回數組中第 k 個最大的元素。
請注意，它是排序順序中的第 k 個最大元素，而不是第 k 個不同元素。
你能以 O(n) 的複雜度解決這個問題嗎？
寫一個函數 findKthLargest(nums: List[int], k: int) -> int。
- •1 <= k <= len(nums) <= 10^5
- •-10^4 <= nums[i] <= 10^4
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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)暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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