现有n 个乱序数，都大于 1000 ，让取排行榜前十，时间复杂度为o(n)， top10, 或者 topK，应用场景榜单Top：10，堆实现Top k

一、topK python实现

 

def topk(k, lst):
    top = [0 for i in range(k)] #生成一个长度为K 的有序列表
    for item in lst: #循环将要取 排行榜的列表
        for i in range(k-1,-1, -1):
            if item > top[i]: #在top 表中找到他的位置并插入
                top.insert(i+1,item)
                top.pop(0)  #删除值最小 索引为0的元素
                break  #找到了就打断

    print(top)
    return top

import random
lst = [i for i in range(100)]
random.shuffle(lst) #打乱列表
print(lst)

topk(10,lst)

# 运行结果：
[73, 63, 1, ......, 57, 9, 16, 85...... 40, 20, 97,... 84, 76, 87, 22, ......, 65, 93]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]

 

二、小根堆实现Topk 排行榜

  ###堆排序原理点击这儿查看本文

从一大堆数据里面输出前十，或者前 k 排行榜

- 实现思路：
取列表前十(k)构造一个小根堆 新列表， 然后从列表的第 10+1 （k+1）个位置往后循环，将每一个元素都同小根堆，根节点最小值做比较，如果比他大，说明该值应该在排行榜中，
将原根节点去掉换成换成该值，然后调整一次堆，直到拿来排行的列表循环结束，里面存储了Top 10 （k）然后将存了top值的小根堆排序，返回就好了

• 下面程序，堆实现Top4， 你传入什么就实现什么

def heapsort(data, parent , high):

    new_par_node = parent
    j = 2*parent +1

    while j <= high:

        if j< high and data[j+1] < data[j]: #建立小根堆
            j += 1
        if data[j] < data[new_par_node]:  #建立小根堆
            data[j], data[new_par_node] = data[new_par_node], data[j]
            new_par_node = j
            j = 2*j +1
        else:
            break


def topk(k, lst):
    data = lst[:k]
    last_par_node = k//2 -1
    for node in range(last_par_node,-1, -1):
        heapsort(data, node, k-1)   

    for item in lst[k:]: #每一次从排行列表中选择一个元素出来
        if item > data[0]:  #如果他比 根节点大，说明他在排行榜中，把小顶（根节点最小值）去掉
            data[0] = item
            heapsort(data, 0, k-1)  #再 重调整 小根堆

    index = len(data) -1
    while  index >= 0:
        # 将小根堆降序 排序， 交换 根节点和最后的索引值
        data[0], data[index] = data[index], data[0]
        heapsort(data, 0, index-1)  #重调整 小根堆
        index = index -1  #无序区减一， 有序区多了一个

    return data

top4 = topk(4,  [2, 4, 1, 10, 23, 3, 4, 43,17])
print(top4)

# Top 4 排行榜前四为
[43, 23, 17, 10]