题目：

解法一、优先级队列

代码

#include<queue>
class Solution {
public:int findKthLargest(vector<int>& nums, int k){//使用优先级队列直接秒杀！priority_queue<int ,vector<int>,less<int>> q;for(int i=0;i<nums.size();i++){q.push(nums[i]);}int n=q.size();while(--k){q.pop();}return q.top();}
};

思路：

因为是使用的优先级队列，所以要求第K个大的元素，只需要将数组POP （k-1）次，然后再取队列的队头元素即可！！

解法二：自己手撕堆结构，进行排序，然后取第k个元素即可！

其中优先级队列利用的其实就是堆结构！建堆解决此问题的原理就是和优先级队列是一样的！算法思路和优先级队列一样，这里仅仅给出代码参考即可！不会的可以评论区继续讨论！

#include<queue>
class Solution{
public:void adjustdown(vector<int>&arr,int n,int i)
{int child=i*2+1;while(child<n){//建小堆！if(child+1<n &&arr[child]>arr[child+1]){child++;}if(arr[child]<arr[i]){swap(arr[child],arr[i]);i=child;child=i*2+1;}else{break;}}
}int findKthLargest(vector<int>& nums, int k){//首先进行建堆！int n=nums.size();for(int i=(n-1-1)/2;i>=0;i--){adjustdown(nums,n,i);}int end = n - 1;while (end >0){swap(nums[0], nums[end]);adjustdown(nums, end, 0);--end;}return nums[k-1];}
};

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解法三、基于快排的快速选择！

代码：

class Solution {
public:int getkey(vector<int>&nums,int left,int right){int r=rand();return nums[r%(right-left+1)+left];}int qsort(vector<int>&nums,int left,int right,int k){int l=-1,r=right+1;int i=0;int key=getkey(nums,left,right);while(i<r){if(nums[i]<key){swap(nums[++l],nums[i++]);}else if(nums[i]>key){swap(nums[--r],nums[i]);}else{i++;}}int a=l-left+1;int b=r-l-1;int c=right-r+1;if(c>=k){return qsort(nums,r,right,k);}else if(b+c>=k){return key;}else{return qsort(nums,left,l,k-b-c);}return 0;}int findKthLargest(vector<int>& nums, int k) {srand(time(NULL));//基于快排的优化求topk问题！int n=nums.size()-1;int s=qsort(nums,0,n,k);return s; }
};

思路：其中此思路是利用快排的思想，将整个数组划分为三大块，分别为大于key  等于key和小于key这三大块！然后求出每块的个数，再与K进行比较，来判断是否继续进行递归寻找，此方法的快速之处在于：一旦确定了在哪一块，直接就可以将其中两块抛弃掉！大大降低了寻找时间！