快排堆排归并优化快排优化堆排，✨5种方式教你秒解——＞力扣17.14. 最小K个数

Posted 2021-09-22 Code皮皮虾

文章目录

• • 😉毛遂自荐
  • ⭐题目
  • 🔥思路
  • ✨代码
  • • 🌝快速排序
    • 🌑快排分区思想（优化）
    • 🌒堆排序
    • 🌓堆排序（优化）——>构造固定堆
    • 🌔归并排序
  • ✨补充知识点
  • 💖最后

😉毛遂自荐

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⭐题目

2021-09-13力扣每日一题：面试题 17.14. 最小K个数

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🔥思路

这题表面上一看，其实就是一个数组排序问题

简单思路：将数组排序后，建立长度为k的数组，将原数组前k个元素赋给新数组，然后返回。

思路虽简单，但是千万不可调用什么已有的方法进行排序，比如：Arrays.sort()，这是Java的，相信其他语言应该也有类似的方法

重要的事情说三遍：不可以调用已有方法！不可以调用已有方法！不可以调用已有方法！

🌈为什么？

因为这是面试题啊🤣，面试官出这种题目，基本上就是让你手写排序算法，例如：快排、堆排、归并，如果写出来的话，说不定还让你优化😉

下面给大家提供常见排序算法题解和优化代码，觉得不错的小伙伴可以给个一键三连哦😁

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✨代码

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🌝快速排序

class Solution {
    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        quickSort(arr,k,0,arr.length - 1);
        int[] res = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = arr[i];
        }
        return res;
    }

    public void quickSort(int[] arr, int k,int start,int end) {
        if (start < end) {
            int mid = getMiddle(arr,start,end);
            quickSort(arr,k,start,mid - 1);
            quickSort(arr,k,mid + 1,end);
        }
    }

    private int getMiddle(int[] arr, int start, int end) {
        int left = start,right = end;
        int mid = arr[left];
        
        while (left < right) {
            while (left < right && arr[right] >= mid) {
                right--;
            }
            arr[left] = arr[right];
            while (left < right && arr[left] <= mid) {
                left++;
            }
            arr[right] = arr[left];
        }
        arr[left] = mid;
        
        return left;
    }
}

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🌑快排分区思想（优化）

class Solution {

    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        quickSort(arr,0,arr.length - 1,k - 1);
        int[] res = new int[k];
        int i = 0;
        while(i < k) {
            res[i] = arr[i];
            i++;
        }
        return res;
    }

    private void quickSort(int[] nums,int start,int end,int k) {
        if(start >= end) return;

        int mid = getMiddle(nums,start,end);
        if(mid == k) {
            return;
        }
        if(k > mid) {
            quickSort(nums,mid + 1,end,k);
        }else {
            quickSort(nums,start,mid - 1,k);
        }
    }

    private int getMiddle(int[] nums,int start,int end) {
        
        int left = start,right = end;
        int mid = nums[left];

        while(left < right) {
            while(left < right && nums[right] >= mid) {
                right--;
            }
            nums[left] = nums[right];
            while(left < right && nums[left] <= mid) {
                left++;
            }
            nums[right] = nums[left];
        }
        nums[left] = mid;
        return left;
    }
}

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🌒堆排序

class Solution {
    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        heapSort(arr,arr.length);
        int[] res = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = arr[i];
        }
        return res;
    }

    public static void heapSort(int[] arr,int heapSize) {
        //上浮
        for (int i = heapSize / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            builderHeap(arr,i,arr.length);
        }

        //下沉
        for (int i = heapSize - 1; i >= 0; i--) {
            swap(arr,0,i);
            builderHeap(arr,0,i);
        }

    }

    private static void swap(int[] arr, int i, int j) {
        int tmp = arr[i];
        arr[i] = arr[j];
        arr[j] = tmp;
    }


    private static void builderHeap(int[] arr, int index, int length) {

        //当前节点
        int tmp = arr[index];
        //左子节点
        for (int i = index * 2 + 1; i < length; i = i * 2 + 1) {
            //如果右子节点值大于左子节点
            if (i + 1 < length && arr[i + 1] > arr[i]) {
                i++;
            }

            //如果左子节点和右子节点的最大值大于父节点，则进行交换
            if (arr[i] > tmp) {
                arr[index] = arr[i];
                index = i;
            }else
                break;
        }
        arr[index] = tmp;
    }
}

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🌓堆排序（优化）——>构造固定堆

class Solution {

    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        if(k == 0) return new int[0];
        return topK(arr,k);
    }

    private static int[] topK(int[] data, int k) {
        int[] topK = new int[k];

        //构造固定大小堆
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            topK[i] = data[i];
        }

        //
        buildHeap(topK);

        for (int i = k; i < data.length; i++) {
            int root = topK[0];
            if (data[i] < root) {
                //如果data元素大于堆顶元素，放入堆中，替换堆顶元素，并重新构建小根堆
                topK[0] = data[i];
                heapify(topK,0,topK.length);
            }
        }
        return topK;
    }

    private static void buildHeap(int[] data) {
        //从最后一个父节点的下标开始遍历   子推父：(data.length - 1 - 1)/2
        int heapSize = data.length;
        for (int i = heapSize / 2 - 1; i >= 0; i--) {
            heapify(data,i,heapSize);
        }
    }

    private static void heapify(int[] arr,int index,int len) {
        int tmp = arr[index];

        for (int i = index * 2 + 1; i < len; i = i * 2 + 1) {
            if (i + 1 < len && arr[i + 1] > arr[i]) {
                i += 1;
            }
            if (arr[i] > tmp) {
                arr[index] = arr[i];
                index = i;
            }else
                break;
        }
        arr[index] = tmp;
    }
}

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🌔归并排序

class Solution {

    int[] tmp;

    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        if(k == 0) return new int[0];
        tmp = new int[arr.length];

        mergeSort(arr,0,arr.length - 1);
        
        int[] res = new int[k];
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            res[i] = arr[i];
        }
        return res;
    }

    private void mergeSort(int[] nums, int start, int end) {
        if (start >= end) return;

        //以mid为中心将数组分为两个数组
        int mid = start + (end - start) / 2;
        mergeSort(nums,start,mid);
        mergeSort(nums,mid + 1,end);

        int i = start,j = mid + 1;
        int cnt = 0;

        //将两个数组中的数据，从小到大排序，用tmp数组保存
        while (i <= mid && j <= end) {
            if (nums[i] <= nums[j]) {
                tmp[cnt++] = nums[i++];
            }else {
                tmp[cnt++] = nums[j++];
            }
        }


        while (i <= mid) {
            tmp[cnt++] = nums[i++];
        }
        while (j <= end) {
            tmp[cnt++] = nums[j++];
        }

        //将tmp中排好的有序数据在指定范围内，写回给 nums
        for (int k = 0; k < end - start + 1; k++) {
            nums[k + start] = tmp[k];
        }

    }
}

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✨补充知识点

快速排序和堆排序是不稳定排序，归并排序是稳定排序。

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💖最后

我是 Code皮皮虾，一个热爱分享知识的 皮皮虾爱好者，未来的日子里会不断更新出对大家有益的博文，期待大家的关注！！！

创作不易，如果这篇博文对各位有帮助，希望各位小伙伴可以一键三连哦！，感谢支持，我们下次再见~~~

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