题目描述

给定一个未排序的整数数组（nums）和一个整数 k，请找出数组中前 k 大的元素。你可以假设 0 ≤ k ≤ 数组长度。

示例

输入: nums = [3,2,1,5,6,4], k = 2 输出: [5,6]

PHP 示例代码

function findKthLargest($nums, $k) {
    // 使用 PHP 内置的 sort 函数进行排序（注意这会改变原数组，实际应用中可能需要复制数组）
    rsort($nums); // 逆序排序
    return array_slice($nums, 0, $k); // 截取前 k 大的元素
}

// 示例
$nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4];
$k = 2;
$result = findKthLargest($nums, $k);
print_r($result); // 输出: Array ( [0] => 6 [1] => 5 )

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Python 示例代码

def findKthLargest(nums, k):
    # 使用 Python 内置的排序函数进行排序，然后切片
    nums.sort(reverse=True)
    return nums[:k]

# 示例
nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4]
k = 2
result = findKthLargest(nums, k)
print(result)  # 输出: [6, 5]

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JavaScript 示例代码

function findKthLargest(nums, k) {
    // 使用 JavaScript 的 sort 方法进行排序，然后截取前 k 大的元素
    nums.sort((a, b) => b - a); // 降序排序
    return nums.slice(0, k);
}

// 示例
const nums = [3, 2, 1, 5, 6, 4];
const k = 2;
const result = findKthLargest(nums, k);
console.log(result); // 输出: [6, 5]

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注意

• 这些示例代码都使用了排序方法，但在处理大数据集时，这种方法可能不是最高效的，因为它需要 O(n log n) 的时间复杂度。对于大数据集，可以考虑使用最小堆（Min Heap）等数据结构来维护前 k 大的元素，这样可以达到 O(n log k) 的时间复杂度。
• 在实际面试中，了解并讨论不同方法的时间复杂度和空间复杂度是非常重要的。