leetcode--最小的k个数（top K问题，快排 || 堆排序 || 计数排序）_leetcode寻找m个数中的前k个最小的数并保持有序;-优快云博客

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本文介绍了如何解决LeetCode上的最小k个数问题，通过计数排序、堆排序和快速排序三种算法进行阐述。计数排序利用元素下标直接选出前k个；堆排序构建最大堆并逐步筛选；快速排序则通过分治策略在内存允许的情况下找到最小k个数。

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题目来源：链接

题目描述：

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。

限制：

0 <= k <= arr.length <= 10000
0 <= arr[i] <= 10000

实现代码：

计数排序：

def partition(self,arr,first,last):
    bloom = [0 for _ in range(10000)]
    for i in arr:
        bloom[i] += 1
    count = 0
    res = []
    while len(res) < k:
        if bloom[count] != 0:
            for i in range(bloom[count]):
                res.append(count)
        count += 1
    return res[:k]

解题思路：这里是找前k个小的数

计数排序：

因为限制的原因，这题可以直接用计数排序，下标也表示元素，选出前k个就行，元素可能重复

堆排序：

代码就不贴了，其实就是选出其中k个数建成最大堆，当遍历到比堆顶大或者等于的，直接跳过遍历下一个

如果比堆顶小的，直接把堆顶去除，将这个元素插入堆并且调整堆。

快速排序：内存够的情况下

根据快排每次选出前面几个小的和后面几个大的，有的时候可以直接返回前面的小的，虽然没有排好序

分治：

将N个数分成n份，每份选出最小的k个数，得到n*k个数，如果还不能放入内存，则继续分治

hash：

先去重，再对剩下的数据进行分治，或者上面其他方法，主要是内存要足够的情况下