我想提出一个答案

如果我们取前k个元素并将它们排序成一个k个值的链表

对于每一个其他的值，即使在最坏的情况下如果我们对剩下的n-k个值进行插入排序即使在最坏的情况下，比较的数量也将是k*(n-k)对于前k个要排序的值让它是k*(k-1)所以结果是(nk-k)也就是o(n)

干杯

我想提出一个答案

如果我们取前k个元素并将它们排序成一个k个值的链表

对于每一个其他的值，即使在最坏的情况下如果我们对剩下的n-k个值进行插入排序即使在最坏的情况下，比较的数量也将是k*(n-k)对于前k个要排序的值让它是k*(k-1)所以结果是(nk-k)也就是o(n)

干杯

c++标准库几乎完全有这个函数调用nth_element，尽管它确实会修改数据。它有线性运行时间，O(N)，它也做部分排序。

const int N = ...;
double a[N];
// ... 
const int m = ...; // m < N
nth_element (a, a + m, a + N);
// a[m] contains the mth element in a

下面是一个随机化快速选择的c++实现。这个想法是随机选择一个主元。为了实现随机分区，我们使用一个随机函数rand()来生成l和r之间的索引，将随机生成索引处的元素与最后一个元素交换，最后调用以最后一个元素为枢轴的标准分区过程。

#include<iostream>
#include<climits>
#include<cstdlib>
using namespace std;

int randomPartition(int arr[], int l, int r);

// This function returns k'th smallest element in arr[l..r] using
// QuickSort based method.  ASSUMPTION: ALL ELEMENTS IN ARR[] ARE DISTINCT
int kthSmallest(int arr[], int l, int r, int k)
{
    // If k is smaller than number of elements in array
    if (k > 0 && k <= r - l + 1)
    {
        // Partition the array around a random element and
        // get position of pivot element in sorted array
        int pos = randomPartition(arr, l, r);

        // If position is same as k
        if (pos-l == k-1)
            return arr[pos];
        if (pos-l > k-1)  // If position is more, recur for left subarray
            return kthSmallest(arr, l, pos-1, k);

        // Else recur for right subarray
        return kthSmallest(arr, pos+1, r, k-pos+l-1);
    }

    // If k is more than number of elements in array
    return INT_MAX;
}

void swap(int *a, int *b)
{
    int temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
}

// Standard partition process of QuickSort().  It considers the last
// element as pivot and moves all smaller element to left of it and
// greater elements to right. This function is used by randomPartition()
int partition(int arr[], int l, int r)
{
    int x = arr[r], i = l;
    for (int j = l; j <= r - 1; j++)
    {
        if (arr[j] <= x) //arr[i] is bigger than arr[j] so swap them
        {
            swap(&arr[i], &arr[j]);
            i++;
        }
    }
    swap(&arr[i], &arr[r]); // swap the pivot
    return i;
}

// Picks a random pivot element between l and r and partitions
// arr[l..r] around the randomly picked element using partition()
int randomPartition(int arr[], int l, int r)
{
    int n = r-l+1;
    int pivot = rand() % n;
    swap(&arr[l + pivot], &arr[r]);
    return partition(arr, l, r);
}

// Driver program to test above methods
int main()
{
    int arr[] = {12, 3, 5, 7, 4, 19, 26};
    int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]), k = 3;
    cout << "K'th smallest element is " << kthSmallest(arr, 0, n-1, k);
    return 0;
}

上述解的最坏情况时间复杂度仍为O(n2)。在最坏的情况下，随机函数可能总是选择一个角元素。上述随机化QuickSelect的期望时间复杂度为Θ(n)

在那个('第k大元素数组')上快速谷歌返回这个:http://discuss.joelonsoftware.com/default.asp?interview.11.509587.17

"Make one pass through tracking the three largest values so far." 

(它是专门为3d最大)

这个答案是:

Build a heap/priority queue.  O(n)
Pop top element.  O(log n)
Pop top element.  O(log n)
Pop top element.  O(log n)

Total = O(n) + 3 O(log n) = O(n)

创建优先级队列。 将所有元素插入堆中。 调用poll() k次。 getKthLargestElements(int[] arr) ｛ PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>((x, y) -> (y-x)); //将所有元素插入堆中 For (int ele: arr) pq.offer(避署); //调用poll() k次 int i = 0; 而(i&lt; k) ｛ Int result = pq.poll(); ｝ 返回结果; ｝