最小堆法求top(k)问题

最新推荐文章于 2024-09-05 14:36:31 发布

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分类专栏： study 文章标签： c++ 算法数据结构

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/m0_49069293/article/details/123397794

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本文介绍了如何使用最小堆法来求解找到数据流中的最大K个数问题。首先，建立一个容量为K的最小堆，然后遍历数据流，每次将新元素与堆顶元素比较。如果新元素大于堆顶元素，则替换堆顶元素并调整堆。最后，堆中的元素即为最大的K个数。提供了一个代码示例作为思路参考。

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最小堆法
这是一种局部淘汰法，先读取前 K 个数，建立一个最小堆，然后将剩余所有数字依次与最小堆的堆顶进行比较，如果小于或等于堆顶数据，就继续比较下一个；否则，删除堆顶元素，并将新数据插入堆中，重新调整最小堆。当遍历完全部数据后，最小堆的数据即为最大的K个数。

代码模拟（带注解，len和k值取得较小，仅做思路学习使用，问题里是无限流输入，可以使用STL的优先队列构建堆去维护，符合Leetcode 703. 数据流中的第K大元素的代码放在“算法与数据结构”的整理里）：

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
vector<int> num;
vector<int>::iterator it;

void getRand(vector<int>& nums, int len)
{
   
	srand((unsigned int)getpid());
	for(int i = 0; i < len; i++)
		nums.push_back(rand() % 1000);
}

void heapify(int *a, int i, int k)
{
   
	int minn = i;
	int l = i<<1;
	int r = i<<1|1;