最小的k个数

最新推荐文章于 2024-09-27 09:30:58 发布

coder_flag

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分类专栏：剑指offer

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博客围绕找出n个整数中最小的K个数展开。思路是构建k大小的大根堆，遍历数组，堆未满时存入元素，满时比较堆顶与待插入元素，小则替换。还提及优先队列默认最小堆及构建最大堆的方法和主要方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

题目描述

输入n个整数，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,。

思路：

构建一个k大小的大根堆，遍历input数组，在堆未满时，直接存入元素，在堆已满时，则比较堆顶元素与带插入元素，若带插入元素更小，则替换堆顶元素。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;

public class GetLeastNumbers_Solution {

    //输入n个整数，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,。

    public static ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        if(input.length < k || k==0){
            return list;
        }
        //优先队列默认是最小堆，此做法是构建一个大根堆
        Comparator<Integer> comparator = new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2.compareTo(o1);
            }
        };
        PriorityQueue<Integer> queue =  new PriorityQueue<>(k,comparator);

        //构建一个k大小的大根堆，遍历input数组，在堆未满时，直接存入元素，在堆已满时，
        //则比较堆顶元素与带插入元素，若带插入元素更小，则替换堆顶元素。
        for(int i = 0 ; i<input.length ;i++){
            if(i<k){
                queue.add(input[i]);
            }
            else {
                if(input[i] < queue.peek()){
                    queue.remove();
                    queue.add(input[i]);
                }
            }
        }
        while (!queue.isEmpty()){
            list.add(queue.poll());
        }
        return list;
    }
}

小结：

优先队列默认为最小堆，优先队列构建最大堆的方法。

 Comparator<Integer> comparator = new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2.compareTo(o1);
            }
        };
        PriorityQueue<Integer> queue =  new PriorityQueue<>(k,comparator);

优先队列主要的方法有：

	queue.add()   queue.offer();  //添加 ,前者添加失败 抛异常  后者添加失败 返回null
	queue.peek()  queue.element(); //查看堆顶元素但不移除 前者查看失败 抛异常 ，后者 返回null
	queue.remove() queue.poll();  // 移除堆顶元素  ， 前者移除失败 抛异常 后者返回null