剑指offer——第29题：最小的K个数（优先队列）

最新推荐文章于 2022-05-13 19:41:49 发布

喵了个咪的回忆丶

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分类专栏：剑指offer

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本文介绍了一种利用大根堆实现的高效算法，用于从一组输入的整数中找出最小的K个数。通过建立大根堆并进行元素的比较替换，确保堆中始终保存最小的K个数，最后将堆转换为列表返回结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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

public class T_29_LeastK {
    public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k) {
        if (input == null || k <= 0 || k > input.length) {
            return new ArrayList<>();
        }
        //使用前k个数来建立一个大根堆，堆顶为最大元素
        PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(k, (a, b) -> b.compareTo(a));
        for (int e : input) {
            if (maxHeap.size() < k) {
                maxHeap.add(e);
            } else if (maxHeap.peek() > e) {
                maxHeap.poll();
                maxHeap.add(e);
            }
        }
        return new ArrayList<>(maxHeap);
    }
}

在这里插入图片描述

最大优先队列，无论入队顺序，当前最大的元素优先出队。
用最大堆来实现最大优先队列，每一次入队操作就是堆的插入操作，每一次出队操作就是删除堆顶节点。
堆节点的上浮和下沉的时间复杂度为logN，所以优先队列入队和出队的时间复杂度也为logN

import java.util.PriorityQueue;
public class s {
    public static void main(String[] args) {
        PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> b.compareTo(a));
        PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>((a, b) -> a.compareTo(b));
        maxHeap.offer(3);  minHeap.offer(3);
        maxHeap.offer(2);  minHeap.offer(2);
        maxHeap.offer(5);  minHeap.offer(5);

        for (Integer s : maxHeap) {
            System.out.print(s); //5 2 3
        }
        for (Integer s : minHeap) {
            System.out.print(s); //2 3 5
        }
    }
}