不久前介紹了堆排序python堆排序之heapq，主要是解決下面這個題目
在未排序的陣列中找到第 k 個最大的元素。請注意，你需要找的是陣列排序後的第 k 個最大的元素，而不是第 k 個不同的元素。
示例 1:
輸入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2
輸出: 5
輸入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4
輸出: 4
你可以假設 k 總是有效的，且 1 ≤ k ≤ 陣列的長度。
這是很經典的題目，有很多解法，除了上面說到的最小堆：heapq之外，今天覆習的時候，又發現大佬的另一種解法，可以說是想法獨特了。專門來記錄下。
下面是原始碼：
這種方法就是把原列表分為兩部分，以k作為索引分割為a、b兩個列表，然後遍歷b列表，把裡面每個元素拿來和a列表中的最小值比較，最終目的是保證a列表是原列表中資料最大的部分。
這個想法在別的解題方法中還真沒見過，很多人用的是「偷懶」的方法，面試中肯定用不了。還有些用的是排序來做的，**量就比較大了。
前方高能
class solution:
def findkthlargest(self, nums, k):
""":type nums: list[int]
:type k: int
:rtype: int
"""# nums.sort()
# return nums[-k]
import random
def partition(nums, left, right):
p = random.randint(left, right)
nums[p], nums[right] = nums[right], nums[p]
i = left - 1
for j in range(left, right):
if nums[j] <= nums[right]:
i += 1
nums[i], nums[j] = nums[j], nums[i]
nums[i+1], nums[right] = nums[right], nums[i+1]
# print(nums[p])
return i+1
def select(nums, left, right, k):
if left == right:
return nums[left]
p = partition(nums, left, right)
pos = p - left + 1
if k == pos:
return nums[p]
elif k < pos:
return select(nums, left, p-1, k)
else:
return select(nums, p+1, right, k-pos)
return select(nums, 0, len(nums)-1, len(nums)-k+1)
回文數的另一種解法
題目描述 判斷乙個整數是否是回文數。回文數是指正序 從左向右 和倒序 從右向左 讀都是一樣的整數。示例 1 輸入 121 輸出 true 示例 2 輸入 121 輸出 false 解釋 從左向右讀,為 121 從右向左讀,為 121 因此它不是乙個回文數。示例 3 輸入 10 輸出 false 解釋...
另一種階乘問題
大家都知道階乘這個概念，舉個簡單的例子 5！1 2 3 4 5.現在我們引入一種新的階乘概念，將原來的每個數相乘變為i不大於n的所有奇數相乘例如 5 1 3 5.現在明白現在這種階乘的意思了吧！現在你的任務是求出1 2 n 的正確值 n 20 輸入 第一行輸入乙個a a 20 代表共有a組測試資料 ...
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描述 大家都知道階乘這個概念，舉個簡單的例子 5！1 2 3 4 5.現在我們引入一種新的階乘概念，將原來的每個數相乘變為i不大於n的所有奇數相乘例如 5 1 3 5.現在明白現在這種階乘的意思了吧！現在你的任務是求出1 2 n 的正確值 n 20 輸入 第一行輸入乙個a a 20 代表共有a組測試...