力扣题解（54. 螺旋矩阵），带注释-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了力扣题解（54. 螺旋矩阵），带注释。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

题目描述

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题解

class Solution {
    public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
        // 使用一个含有 k 个元素的小根堆，PriorityQueue 底层是动态数组，为了防止数组扩容产生消耗，可以先指定数组的长度，Comparator.comparingInt(a -> a)表示按照元素的整数值升序排序，也就是创建一个最小堆。
        //eg： Comparator.comparingInt(a -> -a)在比较规则中使用了负号 - 来实现降序排序，这将导致元素按照整数值的降序排列，从大到小。这样创建的优先队列即为大根堆，最大的元素将位于队列的顶部。
        PriorityQueue<Integer> miheap  = new PriorityQueue<>(k, Comparator.comparingInt(a -> a));
        //先默认前k个即位前k个大的数字。后面可以比较替换
        for(int i = 0;i < k;i++) miheap.offer(nums[i]);
        //当您使用 offer() 方法添加元素时，队列会根据元素的比较规则（由元素的自然顺序或提供的比较器定义）将元素插入到正确的位置，以保持队列的排序顺序。这意味着队列的头部（完全二叉树或堆的根节点）元素（即使用 peek() 或 poll() 方法访问的元素）始终是队列中优先级最高的元素。
        for(int i = k;i < nums.length;i++){
            Integer root = miheap.peek();  //访问根节点，但不出队列
            if(nums[i] > root){
                miheap.offer(nums[i]);
                miheap.poll();//访问根节点，同时出队列
            }
        }
        return miheap.peek();  //此时的根节点极为第k大的值

        //法二：快排，能ac，但不符合O（n）的时间复杂度，时间复杂度：O(Nlog⁡N)
        // int len = nums.length;
        // Arrays.sort(nums);
        // return nums[len - k];
    }
}