75. 分类颜色
给定一个包含红色、白色和蓝色，一共 n 个元素的数组，原地对它们进行排序，使得相同颜色的元素相邻，并按照红色、白色、蓝色顺序排列。
此题中，我们使用整数 0、 1 和 2 分别表示红色、白色和蓝色。
注意:
不能使用代码库中的排序函数来解决这道题。
示例:
输入: [2,0,2,1,1,0] 输出: [0,0,1,1,2,2]
进阶：
- 一个直观的解决方案是使用计数排序的两趟扫描算法。
首先，迭代计算出0、1 和 2 元素的个数，然后按照0、1、2的排序，重写当前数组。 - 你能想出一个仅使用常数空间的一趟扫描算法吗？
计数排序：
三路快排：
class Solution:
def sortColors(self, nums):
"""
:type nums: List[int]
:rtype: void Do not return anything, modify nums in-place instead.
"""
zero = 0 #nums[0:zero]=0统计0的个数
two = len(nums)#nums[two:n]=2统计2的个数
#nums[zero:two]=1
if two<1:
pass
i = 0
while i<two:
if nums[i]<1:
nums[zero],nums[i]=nums[i],nums[zero]
zero+=1
i+=1
elif nums[i]>1:
nums[i],nums[two-1]=nums[two-1],nums[i]
two-=1
else:
assert(nums[i]==1)
i+=1
88. 合并两个有序数组
给定两个有序整数数组 nums1 和 nums2，将 nums2 合并到 nums1 中，使得 num1 成为一个有序数组。
说明:
- 初始化 nums1 和 nums2 的元素数量分别为 m 和 n。
- 你可以假设 nums1 有足够的空间（空间大小大于或等于 m + n）来保存 nums2 中的元素。
示例:
输入: nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3 nums2 = [2,5,6], n = 3 输出: [1,2,2,3,5,6]归并排序中的归并：
class Solution:
def merge(self, nums1, m, nums2, n):
"""
:type nums1: List[int]
:type m: int
:type nums2: List[int]
:type n: int
:rtype: void Do not return anything, modify nums1 in-place instead.
"""
i,j,k=0,0,0
nums=nums1[:]
while i<m and j<n:
if nums[i]<=nums2[j]:
nums1[k]=nums[i]
i+=1
else:
nums1[k]=nums2[j]
j+=1
k+=1
while i<m:
nums1[k]=nums[i]
i+=1
k+=1
while j<n:
nums1[k]=nums2[j]
j+=1
k+=1
215. 数组中的第K个最大元素
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。
快排：O(n)时间复杂度
class Solution:
def findKthLargest(self, nums, k):
"""
:type nums: List[int]
:type k: int
:rtype: int
nums = sorted(nums,reverse=True)
return nums[k-1]
"""
leftmark = 0
rightmark = len(nums) - 1
mid = nums[rightmark // 2]
while leftmark <= rightmark:
while (nums[leftmark] > mid):
leftmark += 1
while (nums[rightmark] < mid):
rightmark -= 1
if (leftmark <= rightmark):
nums[leftmark], nums[rightmark] = nums[rightmark], nums[leftmark]
leftmark += 1
rightmark -= 1
if (k - 1 <= rightmark):
return self.findKthLargest(nums[: rightmark + 1], k)
if (k - 1 >= leftmark):
return self.findKthLargest(nums[leftmark :], k - leftmark)
return nums[k - 1]