30 最小的k个数
输入n个整数，找出其最小的k个数，例如输入4,5,1,6,2,7,3,8，最小的4个数为1,2,3,4
解法一：快排思想，会改变原数组 O（n）
注意是vector<int>&
C++:
1 class Solution { 2 public: 3 int Partition(vector<int>& input, int left , int right){ 4 int k = left ; 5 for (int i = left ; i < right ; i++){ 6 if (input[i] < input[right]){ 7 if (k!=i) 8 swap(input[i],input[k]) ; 9 k++ ; 10 } 11 } 12 swap(input[right],input[k]) ; 13 return k ; 14 } 15 16 vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) { 17 int len = input.size() ; 18 vector<int> output ; 19 if (k > len || k<=0) 20 return output ; 21 int left = 0 ; 22 int right = len - 1 ; 23 int index = Partition(input,left,right) ; 24 while(index != k-1){ 25 if (index > k-1){ 26 right = index - 1 ; 27 index = Partition(input,left,right) ; 28 }else{ 29 left = index + 1 ; 30 index = Partition(input,left,right) ; 31 } 32 } 33 for (int i = 0 ; i < k ; i++) 34 output.push_back(input[i]) ; 35 return output ; 36 } 37 };
解法二：维护一个大小为k的容器，每次将容器中最大的数字用小数字替换掉
O（nlogk）
如果有海量数据，没法一次放入内存中，可用这种方法
可用大顶堆或者红黑树
C++:
1 class Solution { 2 public: 3 vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) { 4 int len = input.size() ; 5 if (k > len || k <= 0) 6 return vector<int>() ; 7 multiset<int,greater<int> > res ; 8 for(int num : input){ 9 if (res.size() < k){ 10 res.insert(num) ; 11 }else{ 12 if(num < *(res.begin())){ 13 res.erase(*(res.begin())) ; 14 res.insert(num) ; 15 } 16 } 17 } 18 return vector<int>(res.begin() , res.end()) ; 19 } 20 };
java:
1 import java.util.ArrayList; 2 import java.util.PriorityQueue; 3 public class Solution { 4 public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k) { 5 if (k > input.length || k <= 0) 6 return new ArrayList<Integer>() ; 7 PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o2-o1) ; 8 for(int num : input){ 9 if (maxHeap.size() < k){ 10 maxHeap.add(num) ; 11 }else{ 12 if (num < maxHeap.peek()){ 13 maxHeap.poll() ; 14 maxHeap.add(num) ; 15 } 16 } 17 } 18 return new ArrayList<Integer>(maxHeap) ; 19 } 20 }
