最小的K個數
給定一個數組,找出其中最小的K個數。例如數組元素是4,5,1,6,2,7,3,8這8個數字,則最小的4個數字是1,2,3,4。如果K>數組的長度,那麼返回一個空的數組
方法1:堆
思路和算法
我們用一個大根堆實時維護數組的前 k 小值。首先將前 k 個數插入大根堆中,隨後從第 k+1個數開始遍歷,如果當前遍歷到的數比大根堆的堆頂的數要小,就把堆頂的數彈出,再插入當前遍歷到的數。最後將大根堆裏的數存入數組返回即可。在下面的代碼中,由於 C++ 語言中的堆(即優先隊列)爲大根堆,我們可以這麼做。而 Python 語言中的堆爲小根堆,因此我們要對數組中所有的數取其相反數,才能使用小根堆維護前 k 小值。
方法2、用快排最最最高效解決 TopK 問題:O(N)O(N)
注意找前 K 大/前 K 小問題不需要對整個數組進行 O(NlogN)O(NlogN) 的排序!
例如本題,直接通過快排切分排好第 K 小的數(下標爲 K-1),那麼它左邊的數就是比它小的另外 K-1 個數啦~
func getLeastNumbers(arr []int, k int) []int { if len(arr)==0 || k==0 { return nil } //方法一 基於快排的快速選擇 // return quicksearch(arr, 0, len(arr)-1, k) //方法二 快排 然後取前k個 // quicksort(arr, 0, len(arr)-1) // return arr[:k] //方法三 建堆,大根堆 d:=&heapInt{} for _,v:=range arr { if d.Len()<k { heap.Push(d,v) }else { if d.Peek()>v { heap.Pop(d) heap.Push(d,v) } } } return *d } func partition(nums []int,i,j int) int { l,m,r:=i,i,j for l<r { for l<r && nums[r]>=nums[m] { r-- } for l<r && nums[l]<=nums[m] { l++ } if l<r { nums[l],nums[r]=nums[r],nums[l] } } nums[m],nums[l]=nums[l],nums[m] return l } func quicksearch(nums []int,i,j,k int) []int{ t:=partition(nums,i,j) if t==k-1 { return nums[:k] } if t<k-1 { return quicksearch(nums,t+1,j,k) } return quicksearch(nums,i,t-1,k) } func quicksort(nums []int,i,j int) { if i>=j { return } m:=partition(nums, i,j) quicksort(nums,i,m-1) quicksort(nums,m+1,j) } type heapInt []int //Less 小於就是小跟堆,大於號就是大根堆 func (h *heapInt)Less(i,j int)bool {return (*h)[i]>(*h)[j]} func (h *heapInt)Swap(i,j int) {(*h)[i],(*h)[j]=(*h)[j],(*h)[i]} func (h *heapInt)Len() int {return len(*h)} func (h *heapInt)Push(x interface{}) { *h=append(*h,x.(int)) } func (h *heapInt)Pop() interface{} { t:=(*h)[len(*h)-1] *h=(*h)[:len(*h)-1] return t } func (h *heapInt)Peek() int { return (*h)[0] } `