Algorithm 使用递归查找数组中的第二大元素

正如标题所说，是否有任何有效的方法可以使用递归查找数组中的第二大元素？

如果对数组一无所知，那么无论是递归还是迭代，都无法比

O（n）

做得更好

只需递归地传递数组，同时传递两个最大的元素，如果发现较大的值，则替换它们

find_largest(array_begin, largest, secondLargest)
    if (array_begin = NULL)
       return secondLargest
    if (array_begin.value > largest)
       secondLargest = largest
       largest = array_begin.value
    return find_largest(array_begin+1, largest, secondLargest)

maximust

和

secondmaximust

最初可以设置为您希望在数组中找到的最小值

你说得对，排序（至少是完全排序）太过分了

本质上是递归的，它允许您选择数组中的

k

第n个元素，因此使用它-您实际上可以找到任何

k

的答案，包括

k=n-1

（您的案例）

这是在

O（n）

中以相当低的常数平均完成的。

在

O（n）

中的某些东西如下：

int findSecondLargest(int[] arr, int index, int largest, int secondLargest) {
    if(index == arr.length) {
        return secondLargest;
    }
    int element = arr[index];
    if(element > secondLargest) {
        if(element > largest) {
            return findSecondLargest(arr, index + 1, element, largest);
        } else {
            return findSecondLargest(arr, index + 1, largest, element);
        }
    }
    return findSecondLargest(arr, index + 1, largest, secondLargest);
}

public void递归（int[]数据，int ind，int max1，int max2）{
if（indmax1）{
int-temp=max1；
max1=数据[ind]；
max2=温度；
}else if（数据[ind]>max2）{
max2=数据[ind]；
}
递归（数据，ind+1，max1，max2）；
}否则{
返回max2；
}
返回-1；
}

称之为：

---

递归（dataX，0，Integer.MIN\u值，Integer.MIN\u值）

本能地，您可以扫描数组并对每个值进行两次比较。无论如何，你需要O（n）来解决这个问题。够快了

---

当不需要递归时，尽量避免递归，因为它不是免费的。

如果通过递归进行，那么最多只能进行3（n）/2-2比较，但为了更好的解决方案，请将此问题视为具有n个节点的二叉树。然后将进行n-1比较以查找最大值，并进行log（n）-1比较以查找第二大值。但是有些人认为它需要n+log（n）比较。

向我们展示您的代码，我们会告诉您它是否有效您必须使用递归吗？没有它很容易。效率和递归是两个不同的方向。假设它是未排序的，最简单的方法是遍历数组一次，找到最大的元素，然后再次遍历，找到小于最大元素的最大元素。你可以使用递归；它将递归两次。@iamnotmaynard如果可以传递一次，为什么要传递两次？如果数组中没有任何信息，我如何设置最小值？你是说第一个元素吗？@Neel我的意思是没有其他信息-也就是说，如果你知道数组已排序，你可以在

O（1）

中进行排序。

    public void recurs(int[] data, int ind, int max1, int max2){
        if(ind<data.length){
            if(data[ind]>max1){
                int temp = max1;
                max1 = data[ind];
                max2 = temp;
            } else if(data[ind]>max2){
                max2 = data[ind];
            }
            recurs(data, ind+1, max1, max2);
        } else {
            return max2;
        }
        return -1;
    }