假設數組爲arr，求第k大元素數組
思想：利用快排思想，對數組先進行一趟快排，將數組進行分區arr[0...p-1]，arr[p],arr[p+1,arr.length-1]（p是索引元素的下標），緊接着判斷p+1與k的關係，若是p+1=k，那麼arr[p]就是第k大元素，若是p+1<k，則對arr[p+1,arr.length-1]進行上述操做，反之對arr[0,p-1]進行上述操做ui
時間複雜度分析：spa
* 第一次分區查找，咱們須要對大小爲 n 的數組執行分區操做，需須要遍歷 n 個元素。第二次分區查 * 找，咱們只須要對大小爲 n/2 的數組執行分區操做，須要遍歷n/2 個元素。依次類推，分區遍歷 * 元素的個數分別爲n、n/2、n/4、n/8、n/16.……直到區間縮小爲 1。 * * 若是咱們把每次分區遍歷的元素個數加起來，就是：n+n/2+n/4+n/8+…+1。這是一個等比數列求和，最後的和等於 2n-1。 * 因此，上述解決思路的時間複雜度就爲 O(n) * * 利用快排分區的思路：數組按降序排序的方式獲取每次provt[i]的座標來進行判斷
實現代碼以下：code
public class ApplicationQuickSort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {2,5,8,6,4,1,2,4,1,4,10,1,5,4,1,4,5,1,-2,5,2,4,5,5,2,100,4}; int t = Partition(arr,0,arr.length-1); System.out.println(t); int k = 1; while(t+1!=k){ if(t+1<k){ t = Partition(arr,t+1,arr.length-1); }else if(t+1>k){ t = Partition(arr,0,t-1); } } System.out.println(arr[t]); } public static int Partition(int[] arr,int start,int end){ if(start<end){ int tmp = arr[start]; while(start<end){ int t = 0; while(tmp >= arr[end]&&start<end){ end--; } if(start<end){ arr[start] = arr[end]; start++; } while(arr[start] >= tmp&&start<end){ start++; } if(start<end){ arr[end] = arr[start]; end--; } } arr[start] = tmp; return start; } return -1; } }