快速选择
用于求解 Kth Element 问题,也就是第 K 个元素的问题。
可以使用快速排序的 partition() 进行实现。需要先打乱数组,否则最坏情况下时间复杂度为 O(N)。
堆
用于求解 TopK Elements 问题,也就是 K 个最小元素的问题。使用最小堆来实现 TopK 问题,最小堆使用大顶堆来实现,大顶堆的堆顶元素为当前堆的最大元素。实现过程:不断地往大顶堆中插入新元素,当堆中元素的数量大于 k 时,移除堆顶元素,也就是当前堆中最大的元素,剩下的元素都为当前添加过的元素中最小的 K 个元素。插入和移除堆顶元素的时间复杂度都为 logN。
堆也可以用于求解 Kth Element 问题,得到了大小为 K 的最小堆之后,因为使用了大顶堆来实现,因此堆顶元素就是第 K 大的元素。
快速选择也可以求解 TopK Elements 问题,因为找到 Kth Element 之后,再遍历一次数组,所有小于等于 Kth Element 的元素都是 TopK Elements。
可以看到,快速选择和堆排序都可以求解 Kth Element 和 TopK Elements 问题。
1. Kth Element
- Kth Largest Element in an Array (Medium)
Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2Output: 5
题目描述:找到倒数第 k 个的元素。
排序 :时间复杂度 O(NlogN),空间复杂度 O(1)
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {Arrays.sort(nums);return nums[nums.length - k];}
堆 :时间复杂度 O(NlogK),空间复杂度 O(K)。
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(); // 小顶堆for (int val : nums) {pq.add(val);if (pq.size() > k) // 维护堆的大小为 Kpq.poll();}return pq.peek();}
快速选择 :时间复杂度 O(N),空间复杂度 O(1)
public int findKthLargest(int[] nums, int k) {k = nums.length - k;int l = 0, h = nums.length - 1;while (l < h) {int j = partition(nums, l, h);if (j == k) {break;} else if (j < k) {l = j + 1;} else {h = j - 1;}}return nums[k];}private int partition(int[] a, int l, int h) {int i = l, j = h + 1;while (true) {while (a[++i] < a[l] && i < h) ;while (a[--j] > a[l] && j > l) ;if (i >= j) {break;}swap(a, i, j);}swap(a, l, j);return j;}private void swap(int[] a, int i, int j) {int t = a[i];a[i] = a[j];a[j] = t;}
桶排序
1. 出现频率最多的 k 个元素
- Top K Frequent Elements (Medium)
Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2].
设置若干个桶,每个桶存储出现频率相同的数。桶的下标表示数出现的频率,即第 i 个桶中存储的数出现的频率为 i。
把数都放到桶之后,从后向前遍历桶,最先得到的 k 个数就是出现频率最多的的 k 个数。
public int[] topKFrequent(int[] nums, int k) {Map<Integer, Integer> frequencyForNum = new HashMap<>();for (int num : nums) {frequencyForNum.put(num, frequencyForNum.getOrDefault(num, 0) + 1);}List<Integer>[] buckets = new ArrayList[nums.length + 1];for (int key : frequencyForNum.keySet()) {int frequency = frequencyForNum.get(key);if (buckets[frequency] == null) {buckets[frequency] = new ArrayList<>();}buckets[frequency].add(key);}List<Integer> topK = new ArrayList<>();for (int i = buckets.length - 1; i >= 0 && topK.size() < k; i--) {if (buckets[i] == null) {continue;}if (buckets[i].size() <= (k - topK.size())) {topK.addAll(buckets[i]);} else {topK.addAll(buckets[i].subList(0, k - topK.size()));}}int[] res = new int[k];for (int i = 0; i < k; i++) {res[i] = topK.get(i);}return res;}
2. 按照字符出现次数对字符串排序
- Sort Characters By Frequency (Medium)
Input:"tree"Output:"eert"Explanation:'e' appears twice while 'r' and 't' both appear once.So 'e' must appear before both 'r' and 't'. Therefore "eetr" is also a valid answer.
public String frequencySort(String s) {Map<Character, Integer> frequencyForNum = new HashMap<>();for (char c : s.toCharArray())frequencyForNum.put(c, frequencyForNum.getOrDefault(c, 0) + 1);List<Character>[] frequencyBucket = new ArrayList[s.length() + 1];for (char c : frequencyForNum.keySet()) {int f = frequencyForNum.get(c);if (frequencyBucket[f] == null) {frequencyBucket[f] = new ArrayList<>();}frequencyBucket[f].add(c);}StringBuilder str = new StringBuilder();for (int i = frequencyBucket.length - 1; i >= 0; i--) {if (frequencyBucket[i] == null) {continue;}for (char c : frequencyBucket[i]) {for (int j = 0; j < i; j++) {str.append(c);}}}return str.toString();}
荷兰国旗问题
荷兰国旗包含三种颜色:红、白、蓝。
有三种颜色的球,算法的目标是将这三种球按颜色顺序正确地排列。它其实是三向切分快速排序的一种变种,在三向切分快速排序中,每次切分都将数组分成三个区间:小于切分元素、等于切分元素、大于切分元素,而该算法是将数组分成三个区间:等于红色、等于白色、等于蓝色。

1. 按颜色进行排序
- Sort Colors (Medium)
Input: [2,0,2,1,1,0]Output: [0,0,1,1,2,2]
题目描述:只有 0/1/2 三种颜色。
public void sortColors(int[] nums) {int zero = -1, one = 0, two = nums.length;while (one < two) {if (nums[one] == 0) {swap(nums, ++zero, one++);} else if (nums[one] == 2) {swap(nums, --two, one);} else {++one;}}}private void swap(int[] nums, int i, int j) {int t = nums[i];nums[i] = nums[j];nums[j] = t;}
