带你读《图解算法小抄》十四、排序（16）

/**
 * @param {number[]} nums
 * @param {number} k
 * @return {number}
 */
 // 整个流程就是上浮下沉var findKthLargest = function(nums, k) {
   let heapSize=nums.length
    buildMaxHeap(nums,heapSize) // 构建好了一个大顶堆
    // 进行下沉 大顶堆是最大元素下沉到末尾
    for(let i=nums.length-1;i>=nums.length-k+1;i--){
        swap(nums,0,i)
        --heapSize // 下沉后的元素不参与到大顶堆的调整
        // 重新调整大顶堆
         maxHeapify(nums, 0, heapSize);
    }
    return nums[0]
   // 自下而上构建一颗大顶堆
   function buildMaxHeap(nums,heapSize){
     for(let i=Math.floor(heapSize/2)-1;i>=0;i--){
        maxHeapify(nums,i,heapSize)
     }
   }
   // 从左向右，自上而下的调整节点
   function maxHeapify(nums,i,heapSize){
       let l=i*2+1
       let r=i*2+2
       let largest=i
       if(l < heapSize && nums[l] > nums[largest]){
           largest=l
       }
       if(r < heapSize && nums[r] > nums[largest]){
           largest=r
       }
       if(largest!==i){
           swap(nums,i,largest) // 进行节点调整
           // 继续调整下面的非叶子节点
           maxHeapify(nums,largest,heapSize)
       }
   }
   function swap(a,  i,  j){
        let temp = a[i];
        a[i] = a[j];
        a[j] = temp;
   }};

findKthLargest(nums,nums.length)// 或者调整一下 let i=nums.length-1;i>=nums.length-k+1;的条件就行