最小的k个数（Python and C++解法）
题目：
输入整数数组 arr ，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。
示例 1：
输入：arr = [3,2,1], k = 2
输出：[1,2] 或者 [2,1]
示例 2：
输入：arr = [0,1,2,1], k = 1
输出：[0]
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/zui-xiao-de-kge-shu-lcof
思路：
方法一：可以借鉴快排的思想，将数组分成两个部分，小于等于分界值的元素的都会被放到数组的左边，大于的都会被放到数组的右边，然后返回分界值的下标，如果下标整好是k，那么左面的数据就是前k小的数，这种方法会改变原有的数组，时间复杂度是O（n）。
方法二：使用堆，但需要注意C++中默认大顶堆，Python默认小顶堆，时间复杂度是O（n*log k），这种方法适合海量数据。
Python解法：
1 class Solution: 2 def getLeastNumbers(self, arr: List[int], k: int) -> List[int]: 3 res = [] 4 if k == 0: 5 return res 6 heap = [] # python默认是最小堆，因此需要将元素取反，维持最大的k个数 7 8 for j in range(k): 9 heapq.heappush(heap, -arr[j]) # 往堆中添加元素 10 for n in range(k, len(arr)): 11 if -arr[n] > heap[0]: # 维持最大的K个数，那么相反数就是最小的k个数 12 heapq.heappop(heap) # 弹出堆顶 13 heapq.heappush(heap, -arr[n]) 14 while heap: # 当堆非空时 15 res.append(-heapq.heappop(heap)) 16 return res
C++解法：
1 class Solution { 2 public: 3 vector<int> getLeastNumbers(vector<int>& arr, int k) { 4 vector<int> res; 5 if(k == 0) 6 return res; 7 priority_queue<int> Queue; // 声明优先级队列，C++默认是大顶堆 8 for(int i = 0; i < k; i++) 9 Queue.push(arr[i]); 10 for(int j = k; j < arr.size(); j++) { 11 if(arr[j] < Queue.top()) { // 如果比堆顶小，则加入堆中,维持最小的K个数 12 Queue.pop(); 13 Queue.push(arr[j]); 14 } 15 } 16 for(int i = 0; i < k; i++) { 17 res.push_back(Queue.top()); 18 Queue.pop(); 19 } 20 return res; 21 } 22 };
