题目描述：给一个整数数组和一个正整数K，返回数组中第K大的元素。
思路1：堆排序（优先队列）
维护一个小顶堆，堆的大小限制为K，堆里面装的元素就是当前数组中前K大的元素。
这个思路非常简单，用STL的priority_queue直接就解决了，不需要过多阐述。
注意：priority_queue默认是大顶堆，也就是top()返回最大值，需要用greater<>改成小顶堆。
时间复杂度：\(O(NlogK)\)
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> pq;int n = nums.size();for(int i=0; i<n; ++i){pq.push(nums[i]);if(pq.size() > k){pq.pop();}}return pq.top();
}
思路2：快速选择（快速排序改）
基于优先队列的方法并不是时间最优的。事实上我们可以做到时间复杂度期望为\(O(N)\)的方法，以下是参考力扣215题解的分析：
我们先来回顾快速排序，我们对数组 \(a[l⋯r]\) 做快速排序的过程是：
-
划分： 将数组 \(a[l⋯r]\) 「划分」成两个子数组 \(a[l⋯q−1]\)、\(a[q+1⋯r]\)，使得 \(a[l⋯q−1]\) 中的每个元素小于等于 \(a[q]\)，且 \(a[q]\) 小于等于 \(a[q+1⋯r]\) 中的每个元素。其中，计算下标 \(q\) 也是「划分」过程的一部分。
-
解决： 通过递归调用快速排序，对子数组 \(a[l⋯q−1]\) 和 \(a[q+1⋯r]\) 进行排序。
-
合并： 因为子数组都是原址排序的，所以不需要进行合并操作，\(a[l⋯r]\) 已经有序。
由此可以发现每次经过「划分」操作后，我们一定可以确定一个元素的最终位置，即 \(x\) 的最终位置为 \(q\)，并且保证 \(a[l⋯q−1]\) 中的每个元素小于等于 \(a[q]\)，且 \(a[q]\) 小于等于 \(a[q+1⋯r]\) 中的每个元素。所以只要某次划分的 \(q\) 为倒数第 \(k\) 个下标的时候，我们就已经找到了答案。 我们只关心这一点，至于 \(a[l⋯q−1]\) 和 \(a[q+1⋯r]\) 是否是有序的，我们不关心。
因此我们可以改进快速排序算法来解决这个问题：在分解的过程当中，我们会对子数组进行划分，如果划分得到的 \(q\) 正好就是我们需要的下标，就直接返回 \(a[q]\)；否则，如果 \(q\) 比目标下标小，就递归右子区间，否则递归左子区间。这样就可以把原来递归两个区间变成只递归一个区间，提高了时间效率。这就是“快速选择”算法。
我们使用双指针法的快排，可以有效应对各种数据：
int qSelect(vector<int>& nums, int l, int r, int k){if(l == r){return nums[k];}int partition = nums[l];int lp = l - 1, rp = r + 1;while(lp < rp){do{lp++;}while(nums[lp] < partition);do{rp--;}while(nums[rp] > partition);if(lp < rp){swap(nums[lp], nums[rp]);}}if(k <= rp){return qSelect(nums, l, rp, k);}else{return qSelect(nums, rp+1, r, k);}
}
int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {int n = nums.size();return qSelect(nums, 0, n-1, n-k);
}