NC119 最小的K个数
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- 最小的K个数
- 题目
- 题解-优先队列
- 题解-快速排序
最小的K个数
题目
输入整数数组 arr ，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。
示例 1：
输入：arr = [3,2,1], k = 2
输出：[1,2] 或者 [2,1]
示例 2：
输入：arr = [0,1,2,1], k = 1
输出：[0]
限制：
0 <= k <= arr.length <= 10000
0 <= arr[i] <= 10000
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/zui-xiao-de-kge-shu-lcof
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题解-优先队列
堆排序算法
Java实现了堆结构，为了熟悉知识点这里直接使用。
先把所有数据放进堆种，默认排序时升序。
输出前k个数就是最小的K个数。
class Solution {
public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
int len = arr.length;
int [] res = new int[k] ;
if (k == 0 || len == 0) {
return res;
}
Queue q = new PriorityQueue<>();
for(int num :arr){
q.offer(num); //全部放进去
}
for(int i=0;i 这样数组有多大，优先队列就需要有多大。如一次队就要排一次序，能不能较少排序的次数？
这里想到了另外一种思路，保持优先队列的大小就为K，里面存储最小的K个元素。
当队列中没有k个元素时直接入队，当队列中满了K个元素时，新元素与队列中最大的元素比较，所以这里队列应该采用降序排列，这样队头元素就是队列中的最大值。
class Solution {
public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
if (k == 0 || arr.length == 0) {
return new int[0];
}
//采用降序排列
Queue pq = new PriorityQueue<>((v1, v2) -> v2 - v1);
for (int num: arr) {
//当队列中没有k个元素时直接入队
if (pq.size() < k) {
pq.offer(num);
} else if (num < pq.peek()) {//当队列中满了K个元素时，新元素与队列中最大的元素比较。比最大的小，最大的出队，小的入队
pq.poll();
pq.offer(num);
}
}
// 返回堆中的元素
int[] res = new int[pq.size()];
int idx = 0;
for(int num: pq) {
res[idx++] = num;
}
return res;
}
}
题解-快速排序
快排是选一个基准值，一趟之后基准值找到了自己的位置，左边部分是比基准值小的，右边部分是比基准值大的。
//主函数
public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
int len = arr.length;
int [] res = new int[k] ;
if (k == 0 || len == 0) {
return res;
}
sort(arr,0,len-1,k);
for(int i=0;iright了，用只有一个元素left==right判断就会出问题
//找基准点的最终位置,返回索引值。
int index = partiton(nums,left,right);
if(index+1==k){//说明排序已经完成了,left及left之前就是我们求得最小的k个数
return ;
}
if(index+1>k){//说明只需要对左半部分排序
sort(nums,left,index-1,k);
}else{//说明左边部分是需要的，不需要再排序了，直接排序右半边
sort(nums,index+1,right,k);
}
}
}
//需要找到基准值的位置
int partiton(int [] nums,int left,int right){
int tmp = nums[left]; //基准值
while(left= tmp)--right; //找到了比基准值小的
nums[left] = nums[right];
while(left