分组Top N问题(一) - java实现Top n算法基础

前言：

在分析MapReduce、Hive、Redis和Storm、Spark等工具实现分组Top n问题前，我们先看下java最原始实现Top的方法有哪些，为后面奠定些基础，这也是我要整理成一个系列的原因。

对于Top n问题，这里根据数据特点用合并法、快排过程法、大小顶堆和PriorityQueue固定队列四种方式来实现。

合并法：

数据描述：这种方法适用于几个数组有序的情况，来求Top k。

实现描述：采用Merge的方法，设定一个数组下标扫描位置记录临时数组和top结果数组，然后从临时数组记录下标开始遍历所有数组并比较大小，将最大值存入结果数组，最大值对应所在数组下标加一存入临时数组，以使其从下位开始遍历，时间复杂度为O(k*m)。(m:为数组的个数）。

具体实现：

package fjdm;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/**
 * 已知几个递减有序的m个数组，求这几个数据前k大的数
 * a[4,3,2,1],b[6,5,3,1] -> result[6,5,4]
 * @author 张恩备
 * @date 2016-11-25 上午10:57:03
 */
public class TopKByMerge{
 public static int[] getTopK(List<List<Integer>>input,int k){
	int index[]=new int[input.size()];//保存每个数组下标扫描的位置;
	int result[]=new int[k];
	for(int i=0;i<k;i++){
	   int max=Integer.MIN_VALUE;
	   int maxIndex=0;
	   for(int j=0;j<input.size();j++){
		   if(index[j]<input.get(j).size()){
				if(max<input.get(j).get(index[j])){
					max=input.get(j).get(index[j]);
					maxIndex=j;
				}
		   }
	   }
	   if(max==Integer.MIN_VALUE){
		   return result;
	   }
	   result[i]=max;
	   index[maxIndex]+=1;
	   
	}
	return result;
 } 
 public static void main(String[] args) {
	 List<Integer> a = new ArrayList<Integer>();
	 a.add(4);
	 a.add(3);
	 a.add(2);
	 a.add(1);
	 List<Integer> b = new ArrayList<Integer>();
	 b.add(6);
	 b.add(5);
	 b.add(3);
	 b.add(1);
	 List<List<Integer>> ab = new ArrayList<List<Integer>>();
	 ab.add(a);