数组中的第 K 个最大元素，要求o(n)复杂度

如果是最小堆，可以实现目的，但是时间复杂度：o(nlgk)，因为往堆中插入数据涉及调整堆。

用快速排序的思想：

public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
    List<Integer> numList = new ArrayList<>();
    for (int num : nums) {
        numList.add(num);
    }
    return quickSelect(numList, k);
}

private int quickSelect(List<Integer> nums, int k) {
    // 随机选择基准数
    Random rand = new Random();
    int pivot = nums.get(rand.nextInt(nums.size()));
    // 将大于、小于、等于 pivot 的元素划分至 big, small, equal 中
    List<Integer> big = new ArrayList<>();
    List<Integer> equal = new ArrayList<>();
    List<Integer> small = new ArrayList<>();
    for (int num : nums) {
        if (num > pivot)
            big.add(num);
        else if (num < pivot)
            small.add(num);
        else
            equal.add(num);
    }
    // 第 k 大元素在 big 中，递归划分
    if (k <= big.size())
        return quickSelect(big, k);
    // 第 k 大元素在 small 中，递归划分
    if (big.size() + equal.size() < k)
        return quickSelect(small, k - (big.size() + equal.size()));
    // 第 k 大元素在 equal 中，直接返回 pivot
    return pivot;
}