leetcode
leetcode 3001 ~ 3050
数组中的第 K 个最大元素

数组中的第 K 个最大元素

难度:

标签:

题目描述

English description is not available for the problem. Please switch to Chinese.

代码结果

运行时间: 35 ms, 内存: 16.7 MB


/*
 * 题目思路:
 * 给定一个整数数组 nums 和一个整数 k,要求返回数组中第 k 个最大的元素。
 * 我们可以使用 Java Stream 对数组进行排序,然后返回排序后数组的第 nums.length - k 个元素。
 */
import java.util.Arrays;

public class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        // 使用 Java Stream 对数组进行排序并返回第 k 个最大的元素
        return Arrays.stream(nums)
                     .boxed()
                     .sorted((a, b) -> b - a) // 按降序排序
                     .skip(k - 1) // 跳过前 k-1 个元素
                     .findFirst() // 获取第 k 个元素
                     .get(); // 返回值
    }
}

解释

方法:

这个题解的方法是直接排序整个数组,然后返回第 k 个最大元素。由于第 k 个最大元素相当于是从数组末尾开始第 k 个元素,因此可以通过索引 -k 来直接访问。这种方法直观易懂,但可能不是最优的解决方案,尤其在 k 远小于数组长度 n 的情况下。

时间复杂度:

O(n log n)

空间复杂度:

O(n)

代码细节讲解

🦆
题解中提到排序方法通常使用快速排序,但实际可能使用Timsort,这两种排序算法在处理大数据集时性能表现有何不同?
快速排序是一种分治算法,其平均时间复杂度为O(n log n),但在最坏情况下,时间复杂度可以退化为O(n^2)。快速排序在数据分布较为均匀时表现最佳。相比之下,Timsort是一种混合排序算法,结合了归并排序和插入排序的优点,专门优化了在实际数据中常见的有序模式。Timsort的最坏情况时间复杂度也是O(n log n),但它通常在包含多个已排序或部分排序的序列的数据集上表现更好。因此,在处理大数据集时,尤其是当数据局部有序时,Timsort可能比快速排序有更稳定和更优的性能表现。
🦆
对于题目中的边界条件,例如当k等于1或nums长度等于1时,这种排序方法是否仍然是最优的选择?
当k等于1或nums的长度等于1时,题解中的排序方法虽然可行,但不一定是最优解。例如,当k等于1时,即寻找最大元素,可以通过一次遍历(O(n)时间复杂度)完成,而无需进行完整的排序(O(n log n)时间复杂度)。同样,当数组长度为1时,任何查找都很简单,因为只有一个元元素。在这些特殊情况下,考虑到性能和效率,使用简单的遍历或其他更适合的方法(如最小/最大堆)可能更为合适。
🦆
排序后通过索引-k访问数组元素的方法简单直观,但是在什么情况下这种方法会失效或产生错误?
通过索引-k访问数组元素通常是安全的,前提是数组已经正确排序并且k值是有效的。这种方法可能会失效或产生错误的情况包括:1) k的值超出了数组的范围,例如k大于数组长度或k为零或负数,导致索引错误;2) 数组未被正确排序或在排序过程中数据被意外修改,导致返回的结果不正确。因此,确保数组正确排序并严格验证k的值是使用这种访问方法的关键。

相关问题