四刷215

Author: diguage

docs/0000-08-quickselect.adoc

@@ -1,6 +1,21 @@
 [#0000-08-quickselect]
 = QuickSelect 快速选择
 
+快速选择起源于快排算法。在快排算法中，把元素根据基准元素分成左右两部分，一边的元素小于基准元素，另外一个的元素大于等于基准元素，再对两边的元素递归处理，最终得到有序结果。受此启发，在将元素根据基准元素分成左右两部分后，这里假设，左边小于基准元素，右边大于等于基准元素，那么会有如下三种情况：
+
+. 当前基准元素所在位置正好是 K，正好是所求结果，直接返回；
+. 当前基准元素所在位置小于 K，那么 K 位置在当前基准元素的右边；
+. 当前基准元素所在位置大于 K，那么 K 位置在当前基准元素的左边；
+
+所以，该模式不仅适用于求第 K 个之最元素，也适用于求“Top K 问题”。
+
+
 == 经典题目
 
 . xref:0215-kth-largest-element-in-an-array.adoc[215. Kth Largest Element in an Array]
+. xref:0324-wiggle-sort-ii.adoc[324. Wiggle Sort II]
+. xref:0347-top-k-frequent-elements.adoc[347. 前 K 个高频元素]
+. xref:0973-k-closest-points-to-origin.adoc[973. K Closest Points to Origin]
+. xref:1738-find-kth-largest-xor-coordinate-value.adoc[1738. Find Kth Largest XOR Coordinate Value]
+. xref:1985-find-the-kth-largest-integer-in-the-array.adoc[1985. Find the Kth Largest Integer in the Array]
+. xref:2343-query-kth-smallest-trimmed-number.adoc[2343. Query Kth Smallest Trimmed Number]

docs/0215-kth-largest-element-in-an-array.adoc

@@ -1,31 +1,32 @@
 [#0215-kth-largest-element-in-an-array]
-= 215. Kth Largest Element in an Array
+= 215. 数组中的第K个最大元素
 
-{leetcode}/problems/kth-largest-element-in-an-array/[LeetCode - Kth Largest Element in an Array^]
+https://leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-an-array/[LeetCode - 215. 数组中的第K个最大元素 ^]
 
-Find the *k*th largest element in an unsorted array. Note that it is the kth largest element in the sorted order, not the kth distinct element.
+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。
 
-*Example 1:*
+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。
 
-[subs="verbatim,quotes,macros"]
-----
-*Input:* `[3,2,1,5,6,4] `and k = 2
-*Output:* 5
+你必须设计并实现时间复杂度为 stem:[O(n)] 的算法解决此问题。
 
-----
+*示例 1:*
 
-*Example 2:*
+....
+输入: [3,2,1,5,6,4], k = 2
+输出: 5
+....
 
-[subs="verbatim,quotes,macros"]
-----
-*Input:* `[3,2,3,1,2,4,5,5,6] `and k = 4
-*Output:* 4
-----
+*示例 2:*
 
-*Note: *
+....
+输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6], k = 4
+输出: 4
+....
 
+*提示：*
 
-You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ array's length.
+* `1 \<= k \<= nums.length \<= 10^5^`
+* `-10^4^ \<= nums[i] \<= 10^4^`
 
 == 思路分析
 
@@ -64,6 +65,15 @@ include::{sourcedir}/_0215_KthLargestElementInAnArray_2.java[tag=answer]
 include::{sourcedir}/_0215_KthLargestElementInAnArray_3.java[tag=answer]
 ----
 --
+
+四刷::
++
+--
+[{java_src_attr}]
+----
+include::{sourcedir}/_0215_KthLargestElementInAnArray_4.java[tag=answer]
+----
+--
 ====
 
 == 参考资料

logbook/202503.adoc

@@ -70,6 +70,11 @@ endif::[]
 |{doc_base_url}/0347-top-k-frequent-elements.adoc[题解]
 |✅ Top K 问题，优先队列；桶排序
 
+|{counter:codes2503}
+|{leetcode_base_url}/kth-largest-element-in-an-array/[215. Kth Largest Element in an Array^]
+|{doc_base_url}/0215-kth-largest-element-in-an-array.adoc[题解]
+|⭕️ 快速选择，想清楚边界情况！
+
 |===
 
 截止目前，本轮练习一共完成 {codes2503} 道题。

src/main/java/com/diguage/algo/leetcode/_0215_KthLargestElementInAnArray_4.java

@@ -0,0 +1,47 @@
+package com.diguage.algo.leetcode;
+
+public class _0215_KthLargestElementInAnArray_4 {
+  // tag::answer[]
+  /**
+   * @author D瓜哥 · https://www.diguage.com
+   * @since 2025-03-26 16:24:19
+   */
+  public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
+    return quickselect(nums, nums.length - k, 0, nums.length - 1);
+  }
+
+  private int quickselect(int[] nums, int k, int left, int right) {
+    if (left == right) {
+      return nums[k];
+    }
+    int pivot = nums[left];
+    // 由于下面先移动指针，所以左右指针各项左右移一位
+    int l = left - 1, r = right + 1;
+    while (l < r) {
+      // 交换之后，没有移动指针，所以先移动指针再循环
+      do {
+        l++;
+      } while (nums[l] < pivot);
+      do {
+        r--;
+      } while (pivot < nums[r]);
+      if (l < r) {
+        int tmp = nums[l];
+        nums[l] = nums[r];
+        nums[r] = tmp;
+      }
+    }
+    // r 是最后一个小于或等于 pivot 的元素的索引。
+    // [left, r] 是确定小于或等于 pivot 的部分。
+    if (k <= r) {
+      return quickselect(nums, k, left, r);
+    } else {
+      return quickselect(nums, k, r + 1, right);
+    }
+  }
+  // end::answer[]
+
+  public static void main(String[] args) {
+    new _0215_KthLargestElementInAnArray_4().findKthLargest(new int[]{3, 2, 1, 5, 6, 4}, 2);
+  }
+}