算法：TopK问题，使用堆排序和优先队列PriorityQueue

最新推荐文章于 2024-03-17 16:55:41 发布

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#算法 #队列 #queue #数据结构 #java

本文探讨如何在大数据集中找到TopK个最大值。通过建立一个大小为K的堆（大顶堆或小顶堆）或优先队列PriorityQueue，与数据进行比较，实现O(NlogK)的时间复杂度解决方案。文章作者欢迎大家指正和交流。

TopK

从一亿个数据中找到前100个最大值

将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大小为K的大顶堆或小顶堆;

将堆顶元素与数组中的元素比较，比堆顶大的元素，先弹出堆顶，然后元素入堆

时间复杂度O(NlogK)

import java.util.Arrays;
public class TopKHeapSort {
   
   
    public static void main(String[] args) {
   
   
        int[] arrs = new int[10000*10000];
        for (int i = 0; i < arrs.length; i++) {
   
   
            arrs[i] = (int) (Math.random() * 10000*10000 );
        }
        int[] arr = Arrays.copyOfRange(arrs,0,100)