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📃题目
什么是topK问题?简单来讲就是从n个数中取前k个最大的数。研究topK问题有什么价值吗? 这么说吧,平常到了饭点你是不是得点外卖,比如你今天要吃西餐,那你就会在外卖系统中选择西餐一类,系统就会帮你排出评分最高的几家店,这就是topK问题。
💡解题思路
思路一: 首先大多数人最先想到的一定是排序,先排降序,前k个数就是最大的,假设我们用快速排序来排,那么时间复杂度就是O(N*
l
o
g
2
log_2
log2?N),但这种方法有点多此一举。我们只要前k个最大的,没必要把所有数都排了。 在讲思路二前你可能需要去复习一下堆的内容→数据结构--二叉树 思路二: 可能有的人会想到之前二叉树讲的堆。N个数依次插入大堆,Popk次,每次取堆顶的数据就是前k个最大的数,此时时间复杂度为O(N+k*
l
o
g
2
log_2
log2?N) 思路三: 此时假设N非常大,思路二可能就行不通了。为什么呢?因为内存可能存不下那么多数。那我们怎么做呢?首先,用前k个数建立一个k个数的小堆,再用剩下的N-K个数,依次跟堆顶的数据进行比较,如果比堆顶数据大,就替换堆顶的数据,再向下调整,最后堆里面k个数就是最大的k个数。 此时时间复杂度为O(N*
l
o
g
2
K
log_2K
log2?K)
??代码实现
结构定义
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{
HPDataType* a;
int size;
int capacity;
}HP;
堆的初始化
void HeapInit(HP* hp)
{
assert(hp);
hp->a = NULL;
hp->size = hp->capacity = 0;
}
堆的向上调整
void AdjustUp(int* a, int child)
{
assert(a);
int parent = (child - 1) / 2;
while (child > 0)
{
if (a[child] < a[parent])
{
HPDataType tmp = a[child];
a[child] = a[parent];
a[parent] = tmp;
child = parent;
parent = (child - 1) / 2;
}
else
{
break;
}
}
}
堆的插入
void HeapPush(HP* hp, HPDataType x)
{
assert(hp);
if (hp->size == hp->capacity)
{
size_t newCapacity = hp->capacity == 0 ? 4 : hp->capacity * 2;
HPDataType* tmp = realloc(hp->a, sizeof(HPDataType)*newCapacity);
if (tmp == NULL)
{
printf("realloc fail\n");
exit(-1);
}
hp->a = tmp;
hp->capacity = newCapacity;
}
hp->a[hp->size] = x;
hp->size++;
AdjustUp(hp->a, hp->size - 1);
}
堆的向下调整
void AdjustDown(int* a, int n, int parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < n)
{
if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child])
{
++child;
}
if (a[child] < a[parent])
{
Swap(&a[child], &a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
取堆顶元素
HPDataType HeapTop(HP* hp)
{
assert(hp);
assert(!HeapEmpty(hp));
return hp->a[0];
}
堆的输出
void HeapPrint(HP* hp)
{
for (int i = 0; i < hp->size; ++i)
{
printf("%d ", hp->a[i]);
}
printf("\n");
}
堆的销毁
void HeapDestroy(HP* hp)
{
assert(hp);
free(hp->a);
hp->capacity = hp->size = 0;
}
TopK实现
void PrintTopK(int* a, int n, int k)
{
HP hp;
HeapInit(&hp);
for (int i = 0; i < k; ++i)
{
HeapPush(&hp, a[i]);
}
for (int i = k; i < n; i++)
{
if (a[i] > HeapTop(&hp))
{
hp.a[0] = a[i];
AdjustDown(hp.a, hp.size, 0);
}
}
HeapPrint(&hp);
HeapDestroy(&hp);
}
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