在N个元素中查找第K大元素，一般比较简单的方法就是先快速排序，然后直接返回array[N – K]或者利用扫描法，每一次扫描都找到当前数组中最大的元素，这个其实就是部分冒泡排序。前一种算法的时间复杂度是O(NlogN)，后一种算法的时间复杂度是K*N。当然，这里我们不打算具体讨论以上两种方案，接下来看看其他方法。
       第一种方法：利用堆排序的思想来查询数组中第K大元素。首先提取子数组array[0…K-1]并构造小顶堆，然后把剩下子数组array[K…N-1]中的所有元素与堆顶元素array[0]进行比较，若大于堆顶元素，则进行交换并重新构造子数组array[0…K-1]使其满足小顶堆的要求。这样的话，最后子数组array[0…K-1]就是N个元素中的前K个最大元素，堆顶array[0]就是N个元素中的第K大元素。具体实现代码如下：
#include <cstdlib>
#include <iostream>
using namespace std;
/*****************************************************************************
函 数 名 : small_heap_adjust
功能描述 : 根据数组构建小顶堆
输入参数 : array 待调整的堆数组
index 待调整的数组元素的位置
length 数组的长度
输出参数 : 无
返 回 值 : 无
修改历史 :
1.日 期 : 2012/09/10
作 者 : liguangting
修改内容 :
*****************************************************************************/
void small_heap_adjust(int *array, int index, int length)
{
int child;
int temp = array[index];
if (2 * index + 1 >= length)
{
return;
}
//子结点位置 = 2 * 父结点位置 + 1
child = 2 * index + 1;
//得到子结点中较小的结点
if (child < length - 1 && array[child + 1] < array[child])
{
++child;
}
//如果较小的子结点小于父结点那么把较小的子结点往上移动，替换它的父结点
if (temp > array[child])
{
array[index] = array[child];
}
else
{
return;
}
//最后把需要调整的元素值放到合适的位置
array[child] = temp;
small_heap_adjust(array, child, length);
}
/*****************************************************************************
函 数 名 : find_kmax_value
功能描述 : 查找数组中第K大元素
输入参数 : array 待查询的数组
length 数组的长度
K 第K大
输出参数 : 无
返 回 值 : 返回第K大元素
修改历史 :
1.日 期 : 2012/09/10
作 者 : liguangting
修改内容 :
*****************************************************************************/
int find_kmax_value(int *array, int length, int k)
{
int i = 0;
//把子数组array[0...k-1]构造成小顶堆
for (i = k / 2 - 1; i >= 0; i--)
{
small_heap_adjust(array, i, k);
}
//子数组array[k...length-1]的所有元素与堆顶元素进行比较，若大于堆顶元素
//则交换，并重新调整堆
for (i = k; i < length; i++)
{
if (array[i] > array[0])
{
swap(array[0], array[i]);
small_heap_adjust(array, 0, k);
}
}
return array[0];
}
int main(int argc, char *argv[])
{
const int LENGTH = 100;
const int K = 30;
int array[LENGTH] = {0};
int kmax = 0;
srand(time(NULL));
cout << "原始数组:" << endl;
for (int i = 0; i < LENGTH; i++)
{
array[i] = rand() % 100;
cout << array[i] << " ";
if (0 == (i + 1) % 10)
{
cout << endl;
}
}
kmax = find_kmax_value(array, LENGTH, K);
cout << "第K大元素:" << kmax << endl;
sort(array, array + LENGTH);
cout << "排序后数组:" << endl;
for (int i = 0; i < LENGTH; i++)
{
cout << array[i] << " ";
if (0 == (i + 1) % 10)
{
cout << endl;
}
}
if (kmax == array[LENGTH - K])
{
cout << "查找第K大元素成功！" << endl;
}
system("PAUSE");
return EXIT_SUCCESS;
}
       第二种方法：同样是利用堆排序的思想，但采用的是大顶堆，并且结合部分排序的思想。大致思路：首先把数组array[0…N-1]构造成大顶堆，然后依次提取当前堆中最大的元素，直到找到第K大元素。具体实现代码如下：
/*****************************************************************************
函 数 名 : big_heap_adjust
功能描述 : 根据数组构建大顶堆
输入参数 : array 待调整的堆数组
index 待调整的数组元素的位置
length 数组的长度
输出参数 : 无
返 回 值 : 无
修改历史 :
1.日 期 : 2012/09/10
作 者 : liguangting
修改内容 :
*****************************************************************************/
void big_heap_adjust(int *array, int index, int length)
{
int child;
int temp = array[index];
if (2 * index + 1 >= length)
{
return;
}
//子结点位置 = 2 * 父结点位置 + 1
child = 2 * index + 1;
//得到子结点中较大的结点
if (child < length - 1 && array[child + 1] > array[child])
{
++child;
}
//如果较大的子结点大于父结点那么把较大的子结点往上移动，替换它的父结点
if (temp < array[child])
{
array[index] = array[child];
}
else
{
return;
}
//最后把需要调整的元素值放到合适的位置
array[child] = temp;
big_heap_adjust(array, child, length);
}
/*****************************************************************************
函 数 名 : find_kmax_value
功能描述 : 查找数组中第K大元素
输入参数 : array 待查询的数组
length 数组的长度
K 第K大
输出参数 : 无
返 回 值 : 返回第K大元素
修改历史 :
1.日 期 : 2012/09/10
作 者 : liguangting
修改内容 :
*****************************************************************************/
int find_kmax_value(int *array, int length, int k)
{
int i = 0;
//把子数组array[0...length-1]构造成大顶堆
for (i = length / 2 - 1; i >= 0; i--)
{
big_heap_adjust(array, i, length);
}
//从最后一个元素开始对数组进行调整，不断缩小调整的范围直到第length - k个元素
for (i = length - 1; i >= length - k; i--)
{
//交换第一个元素和当前的最后一个元素，保证当前的最后一个元素在当前数组中是最大的
swap(array[0], array[i]);
//调整完后的第一个元素是当前数组的最大元素
big_heap_adjust(array, 0, i);
}
return array[length - k];
}
       总结：以上两种方法同样都是用堆排序的思想来查找第K大元素，那到底有何区别呢？我们主要来看一下时空间复杂度：
       1、小顶堆：时间复杂度为O(NlogK)，额外空间为O(K)。
       2、大顶堆：时间复杂度为O(KlogN)，额外空间为O(N)。
       在数据量不是很大的情况下，可能以上两种方法的差别并不是特别大。但是，当数据量大到一定程度后，两者的差别就非常明显了。例如：一个文件中有100000000个整数，要求找出第10000大元素。用第一种方法的时间复杂度为100000000log10000，额外空间为10000；用第二种方法的时间复杂度为10000log100000000，额外空间为100000000。在这种情况下，需要用哪一种方法就取决于当时的运行环境、时空要求等因素，或者我们再去寻求时空间复杂度更低的方案。
