使用快速排序算法（实际上是快速选择算法）解决数组中的第K个最大元素问题，可以通过以下步骤实现：
方法思路
快速选择算法：基于快速排序的分区思想，每次选择一个基准元素将数组分为两部分，左边的元素小于等于基准，右边的元素大于基准。
//缩小搜索范围：根据基准元素的位置与目标位置（n - k）的比较，决定继续处理左半部分还是右半部分。
随机化基准：通过随机选择基准元素，避免最坏时间复杂度，提高算法效率。
解决代码
class Solution {public void quickSort(int[] nums, int left, int right) {// 终止条件if (left >= right) {return;}// 索引int index = partition(nums, left, right);quickSort(nums, left, index - 1);quickSort(nums, index + 1, right);}public int partition(int[] nums, int left, int right) {int randomIdx = (int) (((Math.random()) * (right - left + 1)) + left);swap(nums, randomIdx, left);int i = left + 1, j = right, pivot = nums[left];while (i <= j) { // 注意有\U0001f7f0， 比如 1 2// i找到第一个大于等于基准点的元素while (i <= j && nums[i] < pivot) {i++;}// j找到第一个小于等于基准点的元素while (i <= j && nums[j] > pivot) {j--;}if (i <= j) {swap(nums, i, j);i++;j--;}}swap(nums, j, left);return j;}public void swap(int[] nums, int left, int right) {int temp = nums[left];nums[left] = nums[right];nums[right] = temp;}public int findKthLargest(int[] nums, int k) {quickSort(nums, 0, nums.length - 1);return nums[nums.length - k];}
}
