剑指offer-题30:最小的k个数

该博客介绍了如何在Java和Python中利用优先队列(PriorityQueue)解决寻找一组整数中最小的K个数的问题。在牛客网上进行的实验中,通过创建优先队列并定义比较器,实现了对输入数字的快速排序,从而找到最小的K个数。

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。

实验平台:牛客网


解决思路:


:java中有一个数据结构是PriorityQueue,即优先队列。优先队列的元素默认按照其自然顺序进行排序,即默认为最小堆,若果需要实现最大堆,需要定义一个比较器,定义方式如下(其中k是优先队列的初始容量,若不定义,默认为11):

PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(k, (o1, o2) -> o2.compareTo(o1));

java:

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

public class Solution {
    public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
		if (input == null || input.length == 0 || k > input.length || k == 0) {
			return list;
		} else {
			// 默认是通过自然顺序排序的最小堆,这里需要定义一个比较器来实现最大堆
			PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<Integer>(k, (o1, o2) -> o2.compareTo(o1));
			for (int i = 0; i < input.length; i++) {
				if (maxHeap.size() < k) {
					maxHeap.offer(new Integer(input[i]));
				} else if (maxHeap.peek() > input[i]) {
					maxHeap.poll();
					maxHeap.offer(input[i]);
				}
			}
			Iterator<Integer> iterator = maxHeap.iterator();
			while (iterator.hasNext()) {
				list.add((Integer) iterator.next());
			}
			return list;
		}
    }
}

python:

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值