题目描述

给定一个未排序的整数数组 nums 和一个整数 k，请找出数组中第 k 个最大的元素。请注意，这里排序是降序的，即第 k 个最大元素是排序后数组中倒数第 k 个元素。

示例 1:

输入: nums = [3,2,1,5,6,4], k = 2
输出: 5

示例 2:

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

注意：

• 你可以假设 k 总是有效的，即 1 ≤ k ≤ nums.length。

PHP 示例代码

function findKthLargest($nums, $k) {
    // 使用 PHP 内置的排序函数，然后直接返回结果
    rsort($nums); // 降序排序
    return $nums[$k - 1]; // 数组索引从0开始，所以取第k-1个元素
}

// 示例
$nums = [3,2,1,5,6,4];
$k = 2;
echo findKthLargest($nums, $k); // 输出 5

Python 示例代码

def findKthLargest(nums, k):
    # 使用 Python 内置的排序函数，然后返回结果
    nums.sort(reverse=True) # 降序排序
    return nums[k-1] # 数组索引从0开始，所以取第k-1个元素

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

JavaScript 示例代码

function findKthLargest(nums, k) {
    // 使用 JavaScript 的排序函数，然后返回结果
    nums.sort((a, b) => b - a); // 降序排序
    return nums[k - 1]; // 数组索引从0开始，所以取第k-1个元素
}

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

注意事项

• 在实际面试中，如果面试官要求不使用排序函数，那么可能需要使用更高效的算法，如快速选择算法（QuickSelect），该算法的平均时间复杂度为 O(n)，但最坏情况下为 O(n^2)。
• 排序方法虽然简单直观，但在处理大数据集时可能不是最高效的选择。
• 在实际编码时，还需要考虑输入数据的边界条件和异常情况，例如空数组或 k 的值超出数组长度范围等。