在未排序的数组中找到第 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。

示例 1:

输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
输出: 5

示例 2:

输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
输出: 4

说明:

你可以假设 k 总是有效的，且 1 ≤ k ≤ 数组的长度。

Solution

• 利用标准库排序算法

// @lc code=start
class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        sort(nums.begin(), nums.end(), greater<int>());
        return nums[k-1];
    }
};
// @lc code=end

• 快速排序算法，参考**@liuyubobobo**

class Solution {
public:
    int quickSort(vector<int>& nums, int l, int r, int k){
        if (l==r)
            return nums[l];

        int pivot = partition(nums, l, r);
        if (pivot==k)
            return nums[pivot];
        else if (k<pivot)
            return quickSort(nums, l, pivot-1, k);
        else
            return quickSort(nums, pivot+1, r, k);
    }

    int partition(vector<int>& nums, int l, int r){
        int p = rand()%(r-l+1)+l;
        swap(nums[p], nums[l]);
        int lt = l+1;
        for (int i = l+1; i <= r; ++i) {
            if (nums[i]>nums[l])
                swap(nums[i], nums[lt++]);
        }
        swap(nums[l], nums[lt-1]);
        return lt-1;
    }

    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        return quickSort(nums, 0, nums.size()-1, k-1);
    }
};

• 堆排序算法，参考 @liuyubobobo
• 维护一个 k 大小的小顶堆，堆顶就是第 k 大的数
• 当堆大小为 k 时，还要与堆顶元素比较，判断新元素是否加入堆中

class Solution {
public:
    int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {
        priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;
        for(int e: nums){
            if(pq.size()!=k)
                pq.push(e);
            else if(e>pq.top()){
                pq.pop();
                pq.push(e);
            }
        }
        return pq.top();
    }
};