【LeetCode】3月20日打卡-Day5

题1 最小的k个数

描述

输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。
示例 1：
输入：arr = [3,2,1], k = 2
输出：[1,2] 或者 [2,1]
示例 2：
输入：arr = [0,1,2,1], k = 1
输出：[0]
限制：
0 <= k <= arr.length <= 10000
0 <= arr[i] <= 10000

题解

思路：先快排，然后取前k个元素。
快排思想：递归，递归条件是i<j。与基准比较大小，小的在基准右边，大的在基准左边。最后将基准放于ij相遇处。先比较左边再比较右边。

class Solution {
    public static void quickSort(int[] arr,int low,int high){
        int i,j,temp,t;
        if(low>high){
            return;
        }
        i=low;
        j=high;
        //temp就是基准位
        temp = arr[low];

        while (i<j) {
            //先看右边，依次往左递减
            while (temp<=arr[j]&&i<j) {
                j--;
            }
            //再看左边，依次往右递增
            while (temp>=arr[i]&&i<j) {
                i++;
            }
            //如果满足条件则交换
            if (i<j) {
                t = arr[j];
                arr[j] = arr[i];
                arr[i] = t;
            }

        }
        //最后将基准为与i和j相等位置的数字交换
        arr[low] = arr[i];
        arr[i] = temp;
        //递归调用左半数组
        quickSort(arr, low, j-1);
        //递归调用右半数组
        quickSort(arr, j+1, high);
    }

    public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
        quickSort(arr,0,arr.length-1);
        int[] temp = new int[k]; 
        for (int i = 0; i < k; i++){
            temp[i] = arr[i];
        }
        return temp;
    }
}

题2

描述

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。
示例 1:
输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5
示例 2:
输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4
说明:
你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

题解1

思路类似于题1

class Solution {
    
    public void quickSort(int[] nums, int left, int right){
        if(left>right){
            return;
        }
        int i = left;
        int j = right;
        int pivot = nums[left];
        while(i<j){
            while(i<j&&nums[j]<=pivot){
                j--;
            }
            while(i<j&&nums[i]>=pivot){
                i++;
            }
            if(i<j){
                int tmp = nums[i];
                nums[i] = nums[j];
                nums[j] = tmp;
            }
        }
        nums[left] = nums[i];
        nums[i] = pivot;
        quickSort(nums,left,j-1);
        quickSort(nums,j+1,right);
    }
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        quickSort(nums, 0, nums.length-1);
        for(int i: nums){
            System.out.println(i);
        }
        return nums[k-1];
    }
}

题解2

思路：创建大顶堆，将所有元素加入堆中，保持堆的大小小于等于k，堆保留的元素就是前k个最大的元素，堆顶为正确答案。

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        // init heap 'the smallest element first'
        PriorityQueue<Integer> heap =
            new PriorityQueue<Integer>((n1, n2) -> n1 - n2);

        // keep k largest elements in the heap
        for (int n: nums) {
          heap.add(n);
          if (heap.size() > k)
            heap.poll();
        }

        // output
        return heap.poll();        
  }
}

class Solution:
    def findKthLargest(self, nums, k):
        """
        :type nums: List[int]
        :type k: int
        :rtype: int
        """
        return heapq.nlargest(k, nums)[-1]