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(N²)。

堆

用于求解 TopK Elements 问题，也就是 K 个最小元素的问题。可以维护一个大小为 K 的最小堆，最小堆中的元素就是最小元素。最小堆需要使用大顶堆来实现，大顶堆表示堆顶元素是堆中最大元素。这是因为我们要得到 k 个最小的元素，因此当遍历到一个新的元素时，需要知道这个新元素是否比堆中最大的元素更小，更小的话就把堆中最大元素去除，并将新元素添加到堆中。所以我们需要很容易得到最大元素并移除最大元素，大顶堆就能很好满足这个要求。

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

215. Kth Largest Element in an Array (Medium)

Input: [3,2,1,5,6,4] and k = 2
Output: 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 K
            pq.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

347. 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 List<Integer> 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()));
        }
    }
    return topK;
}

2. 按照字符出现次数对字符串排序

451. 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

75. 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;
}

🔔🔔🔔🔔🔔🔔🔔

更多精彩内容将发布在公众号 CyC2018，公众号提供了该项目的离线阅读版本，后台回复"下载" 即可领取。也提供了一份技术面试复习思维导图，不仅系统整理了面试知识点，而且标注了各个知识点的重要程度，从而帮你理清多而杂的面试知识点，后台回复"资料" 即可领取。我基本是按照这个思维导图来进行复习的，对我拿到了 BAT 头条等 Offer 起到很大的帮助。你们完全可以和我一样根据思维导图上列的知识点来进行复习，就不用看很多不重要的内容，也可以知道哪些内容很重要从而多安排一些复习时间。

7.9 KiB Raw Blame History