我会这样做:

initialize empty doubly linked list l
for each element e in array
    if e larger than head(l)
        make e the new head of l
        if size(l) > k
            remove last element from l

the last element of l should now be the kth largest element

您可以简单地存储指向链表中第一个和最后一个元素的指针。它们只在更新列表时更改。

更新:

initialize empty sorted tree l
for each element e in array
    if e between head(l) and tail(l)
        insert e into l // O(log k)
        if size(l) > k
            remove last element from l

the last element of l should now be the kth largest element

    function nthMax(arr, nth = 1, maxNumber = Infinity) {
      let large = -Infinity;
      for(e of arr) {
        if(e > large && e < maxNumber ) {
          large = e;
        } else if (maxNumber == large) {
          nth++;
        }
      }
      return nth==0 ? maxNumber: nthMax(arr, nth-1, large);
    }

    let array = [11,12,12,34,23,34];

    let secondlargest = nthMax(array, 1);

    console.log("Number:", secondlargest);




   

遍历列表。如果当前值大于存储的最大值，则将其存储为最大值，并将1-4向下碰撞，5从列表中删除。如果不是，将它与第2条进行比较，然后做同样的事情。重复，检查所有5个存储值。应该是O(n)

我提出了这个算法，似乎是O(n):

假设k=3我们想找出数组中第三大的元素。我将创建三个变量，并将数组中的每一项与这三个变量中的最小值进行比较。如果数组item大于最小值，则用item的值替换最小值变量。我们继续做同样的事情，直到数组结束。三个变量中的最小值是数组中第三大的项。

define variables a=0, b=0, c=0
iterate through the array items
    find minimum a,b,c
    if item > min then replace the min variable with item value
    continue until end of array
the minimum of a,b,c is our answer

为了找到第K大的项，我们需要K个变量。

例如:(k = 3)

[1,2,4,1,7,3,9,5,6,2,9,8]

Final variable values:

a=7 (answer)
b=8
c=9

有人可以审查这个，让我知道我错过了什么?

这种方法怎么样

保持一个长度为k的缓冲区和一个tmp_max，得到tmp_max为O(k)并执行n次因此类似于O(kn)

是这样还是我漏掉了什么?

虽然它没有击败快速选择的平均情况和中值统计方法的最坏情况，但它非常容易理解和实现。

Python中性感的快速选择

def quickselect(arr, k):
    '''
     k = 1 returns first element in ascending order.
     can be easily modified to return first element in descending order
    '''

    r = random.randrange(0, len(arr))

    a1 = [i for i in arr if i < arr[r]] '''partition'''
    a2 = [i for i in arr if i > arr[r]]

    if k <= len(a1):
        return quickselect(a1, k)
    elif k > len(arr)-len(a2):
        return quickselect(a2, k - (len(arr) - len(a2)))
    else:
        return arr[r]