数据结构与算法之堆: Leetcode 215. 数组中的第K个最大元素 (Typescript版)

数组中的第K个最大元素

• https://leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-an-array/

描述

• 给定整数数组 nums 和整数 k，请返回数组中第 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。
• 你必须设计并实现时间复杂度为 O(n) 的算法解决此问题。

示例 1

输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5

示例 2

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
输出: 4

提示

• 1 <= k <= nums.length <= $10^5$
• -$10^4$ <= nums[i] <= $10^4$

算法实现

1 ）基于js中原生sort api

const findKthLargest = function(nums, k) {return nums.sort((a,b) => b-a)[k - 1]
};

• 这个浏览器默认提供的sort()方法，一般时间复杂度是 O(nlogn)

2 ）基于堆的数据结构和堆排序的方法

// 建立最小堆类
class MinHeap {heap: number[] = [];// 交换节点位置swap(i, j) {[this.heap[i], this.heap[j]] = [this.heap[j], this.heap[i]];}// 获得父节点getParentIndex(i) {return (i - 1) >> 1;}// 获取左子节点getLeftIndex(i) {return (i << 1) + 1; // 极客写法}// 获取右子节点getRightIndex(i) {return (i << 1) + 2;}// 向上移动shiftUp(index) {// 如果到了堆顶元素，index是0，则不要再上移了if(!index) return;const parentIndex = this.getParentIndex(index)if(this.heap[parentIndex] > this.heap[index]) {this.swap(parentIndex, index)this.shiftUp(parentIndex)}}// 下移shiftDown(index) {// 边界1：如果到了堆尾元素，则不要再下移了if(index >= this.heap.length - 1) return;const size = this.size();const leftIndex = this.getLeftIndex(index);const rightIndex = this.getRightIndex(index);if (leftIndex < size && this.heap[leftIndex] < this.heap[index]) {this.swap(leftIndex, index);this.shiftDown(leftIndex);}if (rightIndex < size && this.heap[rightIndex] < this.heap[index]) {this.swap(rightIndex, index);this.shiftDown(rightIndex);}}// 插入insert(value) {this.heap.push(value);this.shiftUp(this.heap.length - 1);}// 删除堆顶pop() {// pop()方法删除数组最后一个元素并返回，赋值给堆顶this.heap[0] = this.heap.pop();// 对堆顶重新排序this.shiftDown(0);}// 获取堆顶peak() {return this.heap[0];}// 获取堆的大小size() {return this.heap.length;}
}// 实现
const findKthLargest = (nums, k) => {const h = new MinHeap();nums.forEach(n => {// 将数组元素依次插入堆中h.insert(n);// 如果堆满，则执行优胜劣汰(h.size() > k) && h.pop();})// 返回堆顶，此时就是第k大的元素return h.peak();
};

• 关键在于这个堆的数据结构提供的 insert 方法 与 pop 方法
• 时间复杂度：O(nlogk)
  • 一个n循环，里面还嵌套一个heap的上移递归操作logk
  • 总体：n*logk
• 空间复杂度: O(k) 或 O(logn)
  • 堆的大小，数组的大小, k是输入的堆大小
• 注意
  • 本题使用的是一个堆排序的算法，O(nlogn)
  • 但是还有其他排序也可以达到这个效率
  • 但是这个不符合题目的要求：时间复杂度为 O(n) 的算法

3 ）基于快速排序

TODO