剑指offer 面试40题

最新推荐文章于 2021-03-26 21:04:02 发布

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原文链接：http://www.cnblogs.com/yanmk/p/9222971.html

本文介绍了三种不同的算法来解决寻找一组整数中最小的K个数的问题。第一种方法使用内置排序函数，时间复杂度为O(nlogn)；第二种方法利用堆排序，时间复杂度为O(nlogk)；第三种方法则是自行实现快速排序算法。

面试40题：

题目：最小的k个数

题：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,。

解题代码一：

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k):
        # write code here
        #此方法时间复杂度为O(nlogn)
        if k >len(tinput):
            return []
        tinput.sort()
        return tinput[:k]

解题代码二：

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k):
        # write code here
        import heapq
        #此方法时间复杂度为O(nlogk)
        if k >len(tinput):
            return []
        return heapq.nsmallest(k,tinput)

解题代码三：另:自己实现快速排序

# -*- coding:utf-8 -*-
class Solution:
    def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k):
        # write code here
        #此方法时间复杂度为O(nlogn)
        if k >len(tinput) or not tinput:
            return []
        #tinput.sort()
        #实现一个快速排序
        def quick_sort(array):
            if not array:
                return []
            pivot=array[0]
            left=quick_sort([x for x in array[1:] if x<pivot])
            right=quick_sort([x for x in array[1:] if x>=pivot])
            return left+[pivot]+right
        
        return quick_sort(tinput)[:k]