合并K个有序数组

本文详细解析了如何使用小根堆优化合并K个长度不定的有序数组问题,介绍了实现步骤和时间复杂度,并强调了`emplace`操作在避免内存拷贝中的作用。

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问题:有K个长度为N的有序数组,将着这些个数组合并为一个有序的数组。
问题的改进: 有K个长度不定的有序数组,将这些数组合并为一个有序数组。

三种解法:

  • 申请一个数组,将所有的元素添加到该数组中,使用sort()函数,直接进行排序;
  • 归并排序;两两归并,使用merge()函数;
  • 构造小根堆。

第一种解法的时间复杂度为:O(nlog2n)
第二种解法的时间复杂度为:O(knlogn)
第三种解法的时间复杂度为:O(mnlogn)(m为元素总个数)
第一二种解法,比较简单,这里不再赘述。下面只分析第三种解法;

解法三解题思路:

首先遍历所有的数组,确定最终所有元素的个数(count);
创建一个大小为count的数组用来保存最终结果,再创建一个大小为K的小根堆;(小根堆保存的元素类型,是结构体)
先将每个数组的第一个元素插入到小根堆中,进行一次堆排序;
重复下面的操作,直至元素全部插入结果集中:
a. 取出堆顶元素(堆中最小元素),保存到结果中;
b. 将堆顶元素所在数组的下一个元素替换到堆顶,如果堆顶元素是其所在数组的最后 一个,将堆顶元素替换成INT_MAX;
c. 进行一次堆排序;

#include<iostream>
#include<vector>
#include<algorithm>
#include<queue>
using namespace std;

typedef struct Node
{
	int val;
	int col;
	int row;
	Node(int _val, int _row, int _col)
		:val(_val)
		, row(_row)
		, col(_col)
	{}
}newNode;
struct compare
{
	bool operator()(Node node1, Node node2)
	{
		return node1.val > node2.val;//这是小根堆
	}
};
vector<int> MergeArrays(vector<vector<int>>& arrs)
{
	vector<int> res;
	priority_queue<Node, vector<Node>, compare> pq;
	for (size_t i = 0; i < arrs.size(); ++i)
	{
		Node node(arrs[i][0], i, 0);
		pq.emplace(node);//涉及到了移动语义,局部变量也要好好利用。
	}

	while (!pq.empty())//堆里面还有数据
	{
		//将堆顶元素(最小值)插入到结果数组中
		Node temp_node = pq.top();
		res.push_back(temp_node.val);
		pq.pop();
		//开始像堆中添加元素。判断堆顶元素是不是其数组的最后一个元素
		if (temp_node.col == arrs[temp_node.row].size() - 1)
		{
		//已经是某一行中的最后一列了。不用添加进去了  
			continue;
		}
		else
		{
			Node node(arrs[temp_node.row][temp_node.col+1], temp_node.row, temp_node.col + 1);//将同行的下一个元素放入列中
			pq.emplace(node);//涉及到了移动语义,局部变量也要好好利用
		}
	
	}
	return res;
}
int main()
{
	vector<vector<int>> arrs{ {1,2,7,9}, {5,6}, {3}, {4,8} };
	//vector<vector<int>> arrs{ {1,2,},  {4} };
	vector<int> res = MergeArrays(arrs);
	for (auto c : res)
		cout << c << " ";
	cout << endl;
	return 0;
}

思考: 为什么用emplace 而不用push_back 这是为了避免不必要的内存拷贝;

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何合并k个升序数组的问题。用户提到了已有的引用内容,其中涉及合并两个有序数组的方法,包括双指针法和合并后排序的朴素方法。现在需要扩展到k个数组的情况。 首先,我得回忆一下合并多个有序数组的常见方法。一般来说,合并k个有序数组有两种主流方法:分治法和使用优先队列(堆)。分治法的思路类似于归并排序,逐步两两合并,直到剩下一个数组;而优先队列方法则是利用堆结构来维护当前所有数组的最小元素,逐个取出构建结果数组。 接下来,我需要考虑用户提到的引用内容。引用[1]提到合并排序中的合并步骤,引用[2]和[3]讨论的是两个数组合并的方法,特别是双指针法和朴素方法。用户现在需要处理的是k个数组,所以需要将双指针法扩展到多个数组的情况,或者采用分治策略。 分治法的时间复杂度是O(kn log k),其中n是平均每个数组的长度,因为每次合并两个数组,总共有log k层合并。而使用优先队列的方法时间复杂度是O(kn log k),因为每个元素插入堆一次,堆操作是log k时间。这两种方法各有优劣,分治法需要递归或迭代合并,而堆方法需要额外的空间来维护堆结构。 在代码实现方面,Python中使用堆可以通过heapq模块来实现。每个数组的第一个元素被推入堆,同时记录数组的索引和元素位置。每次取出最小元素后,将该数组的下一个元素推入堆,直到所有元素处理完毕。需要注意的是,如果某个数组的元素已经全部取出,就不再推入堆。 同时,需要考虑输入的k个数组可能有不同的长度,因此需要处理数组长度不一致的情况。此外,还要确保代码能够处理空数组的情况,避免运行时错误。 另外,用户可能还关心代码的效率和空间复杂度。使用堆的方法空间复杂度是O(k),因为堆中最多同时保存k个元素(每个数组一个)。而分治法的空间复杂度则取决于合并过程中产生的中间数组,可能更高一些。 现在需要将思路整理成步骤,用中文清晰说明,并给出Python的代码示例。同时,根据用户要求,生成相关问题。最后,确保所有数学表达式和独立公式使用正确的LaTeX格式,并正确引用已有的引用内容。</think>### 合并k个升序数组的方法 #### 方法一:优先队列(最小堆) **核心思想** 利用最小堆动态维护当前所有数组的待选最小元素,每次取出堆顶元素加入结果,并补充该元素所在数组的下一个元素到堆中。时间复杂度为$O(N \log k)$,其中$N$为所有数组元素总数,$k$为数组个数[^2]。 **Python实现** ```python import heapq def merge_k_sorted_arrays(arrays): heap = [] result = [] # 初始化堆:将每个数组的第一个元素及其位置信息推入堆 for i, arr in enumerate(arrays): if arr: # 跳过空数组 heapq.heappush(heap, (arr[0], i, 0)) while heap: val, arr_idx, element_idx = heapq.heappop(heap) result.append(val) # 补充该数组的下一个元素 if element_idx + 1 < len(arrays[arr_idx]): next_val = arrays[arr_idx][element_idx + 1] heapq.heappush(heap, (next_val, arr_idx, element_idx + 1)) return result ``` #### 方法二:分治法 **核心思想** 递归地将k个数组两两合并,最终合并为一个有序数组。时间复杂度为$O(kn \log k)$,其中$n$为平均数组长度[^1]。 **Python实现** ```python def merge_two_sorted_arrays(a, b): merged = [] i = j = 0 while i < len(a) and j < len(b): if a[i] < b[j]: merged.append(a[i]) i += 1 else: merged.append(b[j]) j += 1 merged += a[i:] # 添加剩余元素 merged += b[j:] return merged def merge_k_sorted_arrays_divide(arrays): if len(arrays) == 0: return [] if len(arrays) == 1: return arrays[0] mid = len(arrays) // 2 left = merge_k_sorted_arrays_divide(arrays[:mid]) right = merge_k_sorted_arrays_divide(arrays[mid:]) return merge_two_sorted_arrays(left, right) ``` #### 性能对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |------------|------------------|------------|----------------------------| | 优先队列 | $O(N \log k)$ | $O(k)$ | 数据流处理,实时合并 | | 分治法 | $O(kn \log k)$ | $O(N)$ | 内存充足时,代码结构清晰 |
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