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归并排序入口
归并排序（递归划分后合并）
排序具体算法
快速排序（第一次排完，再利用递归对左右两半排序）
void quick_sort(vector<int> &nums, int l, int r) {
if (l + 1 >= r) {
return;
}
int first = l, last = r - 1, key = nums[first];
while (first < last){
while(first < last && nums[last] >= key) {
--last;
}
nums[first] = nums[last];
while (first < last && nums[first] <= key) {
++first;
}
nums[last] = nums[first];
}
nums[first] = key;
quick_sort(nums, l, first);
quick_sort(nums, first + 1, r);
}
快速选择
一般用于求第k大小的数
第一次排完之后中间下标跟k做对比，决定排哪边
// 主函数
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
int l = 0, r = nums.size() - 1, target = nums.size() - k;
while (l < r) {
int mid = quickSelection(nums, l, r);
if (mid == target) {
return nums[mid];
}
if (mid < target) {
l = mid + 1;
} else {
r = mid - 1;
} }
return nums[l];
}
// 辅函数 - 快速选择
int quickSelection(vector<int>& nums, int l, int r) {
int i = l + 1, j = r;
while (true) {
while (i < r && nums[i] <= nums[l]) {
++i;
}
while (l < j && nums[j] >= nums[l]) {
--j;
}
if (i >= j) {
break; }
swap(nums[i], nums[j]);
}
swap(nums[l], nums[j]);
return j;
}
桶排序
顾名思义，桶排序的意思是为每个值设立一个桶，桶内记录这个值出现的次数（或其它属性），然后对桶进行排序。针对样例来说，我们先通过桶排序得到三个桶 [1,2,3,4]，它们的值分别为 [4,2,1,1]，表示每个数字出现的次数。
紧接着，我们对桶的频次进行排序，前 k 大个桶即是前 k 个频繁的数。这里我们可以使用各种排序算法，甚至可以再进行一次桶排序，把每个旧桶根据频次放在不同的新桶内。针对样例来说，因为目前最大的频次是 4，我们建立 [1,2,3,4] 四个新桶，它们分别放入的旧桶为 [[3,4],[2],[],[1]]，表示不同数字出现的频率。最后，我们从后往前遍历，直到找到 k 个旧桶。
给定一个数组，求前 k 个最频繁的数字。
1.先使用哈希表统计数组中每个数字频率
2.统计完成后，创建一个数组，之前计算的频率作为数组的下标
3.对于出现频率不同的数字集合，存进对应的数组下标
vector<int> topKFrequent(vector<int>& nums, int k) {
unordered_map<int, int> counts;
int max_count = 0;
for (const int & num : nums) {
max_count = max(max_count, ++counts[num]);
}
vector<vector<int>> buckets(max_count + 1);
for (const auto & p : counts) {
buckets[p.second].push_back(p.first);
}
vector<int> ans;
for (int i = max_count; i >= 0 && ans.size() < k; --i) {
for (const int & num : buckets[i]) {
ans.push_back(num);
if (ans.size() == k) {
break; } } }
return ans;
}