最小的k个数
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了最小的k个数相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
题目
输入n个整数,找出其中最小的k个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字,则最小的4个数字是1、2、3、4。
思路
1.于快速排序中的Partition函数来解决这个问题。如果基于数组的第k个数字来调整,使得比第k个数字小的所有数字都位于数组的左边,比第k个数字大的所有数字都位于数组的右边。这样调整之后,位于数组中左边的k个数字就是最小的k个数字(这k个数字不一定是排序的),采用这种思路是有限制的。我们需要修改输入的数组,因为函数Partition会调整数组中数字的顺序
2.可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字,接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数。
- 如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中;
- 如果容器中已有k个数字了,也就是容器已满,此时我们不能再插入新的数字而只能替换已有的数字。
- 找出这已有的k个数中的最大值,然后拿这次待插入的整数和最大值进行比较。如果待插入的值比当前已有的最大值小,则用这个数替换当前已有的最大值;如果待插入的值比当前已有的最大值还要大,那么这个数不可能是最小的k个整数之一,于是我们可以抛弃这个整数。
因此当容器满了之后,我们要做3件事情:一是在k个整数中找到最大数;二是有可能在这个容器中删除最大数;三是有可能要插入一个新的数字。如果用一个二叉树来实现这个数据容器,那么我们能在O(logk)时间内实现这三步操作。因此对于n个输入数字而言,总的时间效率就是O(nlogk)
//1 class Solution { public: vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) { if(k<=0||input.size()<=0||k>input.size()) return {}; vector<int> res; for(int i=0;i<k;++i) res.push_back(input[i]); make_heap(res.begin(),res.end()); for(int i=k;i<input.size();++i) { if(res[0]>input[i]) { pop_heap(res.begin(),res.end()); res.pop_back(); res.push_back(input[i]); push_heap(res.begin(),res.end()); } } sort_heap(res.begin(),res.end()); return res; } }; //2 class Solution { public: void get_least_num(const vector<int> &v,multiset<int,greater<int> > &least,int k); }; void Solution::get_least_num(const vector<int> &v,multiset<int,greater<int> > &least,int k) { if(k>=v.size()||k<=0||v.empty()) return; least.clear(); for(auto it=v.begin();it!=v.end();++it) { if(least.size()<k) least.insert(*it); else { if((*it)<(*least.begin())) { least.erase(*least.begin()); least.insert(*it); } } } }
拓展
- 一是没有修改输入的数据
- 二是该算法适合海量数据的输入
假设题目是要求从海量的数据中找出最小的k个数字,由于内存的大小是有限的,有可能不能把这些海量的数据一次性全部载入内存。这个时候,我们可以从辅助存储空间(比如硬盘)中每次读入一个数字,根据GetLeastNumbers的方式判断是不是需要放入容器leastNumbers即可。
这种思路只要求内存能够容纳leastNumbers即可,因此它最适合的情形就是n很大并且k较小的问题。
以上是关于最小的k个数的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章