leetcode
leetcode 1751 ~ 1800
找出数组中的第 K 大整数

找出数组中的第 K 大整数

难度:

标签:

题目描述

代码结果

运行时间: 54 ms, 内存: 22.9 MB


/*
 * 思路:
 * 1. 使用Java Stream API对字符串数组进行处理。
 * 2. 将字符串转换为整数并进行排序。
 * 3. 使用Stream的终端操作获取第 k 大的元素,并返回其字符串形式。
 */

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;

public class KthLargestNumberStream {
    public static String kthLargestNumber(String[] nums, int k) {
        // 使用Stream将字符串数组转换为整数数组,按降序排序
        return Arrays.stream(nums)
                     .map(Integer::parseInt)
                     .sorted(Comparator.reverseOrder())
                     .skip(k - 1) // 跳过前 k-1 个元素
                     .findFirst()  // 获取第 k 个元素
                     .map(String::valueOf) // 转换为字符串
                     .orElse(""); // 如果没有元素则返回空字符串
    }

    public static void main(String[] args) {
        String[] nums = {"2", "21", "12", "1"};
        int k = 3;
        System.out.println(kthLargestNumber(nums, k)); // 输出 "2"
    }
}

解释

方法:

此题解使用了快速选择算法来解决问题。首先,将字符串数组转换为整数数组以便比较大小。快速选择是一种类似于快速排序的算法,目的是找到第k大的元素而不完全排序整个数组。算法的核心是通过不断选择一个'pivot'元素,并将数组分为三个部分:比pivot大的,等于pivot的和比pivot小的。根据这三个部分的大小,可以决定下一步搜索的方向(大的一边或小的一边),直到找到第k大的元素。在每次迭代中,我们可以缩小搜索范围,这样可以较快地找到答案。

时间复杂度:

O(n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
算法中提到的将字符串数组转换为整数数组的步骤是否考虑了非常大的整数值,可能导致的性能问题或整数溢出?
在题解中,将字符串数组转换为整数数组时确实使用了int()函数进行转换,这样确实可能在某些情况下遇到非常大的整数值,导致整数溢出或性能问题。在Python中,int类型理论上能够处理任意大小的整数,不过这将会消耗更多的内存和可能影响性能。因此,在实际应用中可能需要考虑到这个问题,特别是在处理非常大的数据集或者在内存受限的环境下。
🦆
在算法实现中,当'equal'数组的长度加上'bigger'数组的长度正好等于k时,为什么直接返回'equal[0]',即使'equal'数组可能包含不止一个元素?
在快速选择算法中,当'equal'数组的长度加上'bigger'数组的长度正好等于k时,返回'equal[0]'是因为所有比'equal[0]'大的数已经在'bigger'数组中,且它们的数量加上'equal'中的任意一个元素总数恰好是k。这意味着'equal[0]'就是第k大的元素。此外,由于所有'equal'数组的元素值都相同,因此选择任何一个元素作为答案都是正确的。
🦆
在实际的LeetCode执行环境中,算法中使用的递归调用深度是否有可能导致栈溢出?
在题解中所描述的算法实际上是使用迭代而不是递归实现的。因此,不会因递归调用而导致栈溢出的问题。即使在一些递归版本的快速选择算法中,通常情况下递归的深度不会非常深,因为每次递归调用都会排除掉一部分元素。然而,在最坏的情况下,如果数据分布不均匀,递归深度可能会比较深,这在理论上是可能导致栈溢出的,尤其是在栈大小非常有限的环境中。

相关问题