剑指：最小的k个数

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。

解法

解法一

利用快排中的 partition 思想。

数组中有一个数字出现次数超过了数组长度的一半，那么排序后，数组中间的数字一定就是我们要找的数字。我们随机选一个数字，利用 partition() 函数，使得比选中数字小的数字都排在它左边，比选中数字大的数字都排在它的右边。

判断选中数字的下标 index：

• 如果 index = k-1，结束循环，返回前 k 个数。
• 如果 index > k-1，那么接着在 index 的左边进行 partition。
• 如果 index < k-1，则在 index 的右边继续进行 partition。

注意，这种方法会修改输入的数组。时间复杂度为 O(n)。

public class Solution {
 
    public static ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k){
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
        if(input==null || input.length==0||input.length<k||k<1){
            return null;
        }
        int n= input.length;
        int start=0;
        int end = n-1;
        int p = partition(input, start, end);
        while(p != k-1){
            if(p>k-1){
                end = p-1;
            }else{
                start = p+1;
            }
            p = partition(input, start, end);
        }
        for(int i=0; i<k; i++){
            res.add(input[i]);
        }
        return res;
    }
 
    private static int partition(int[] arr, int start, int end) {
        int p = arr[start];
        while(start<end){
            while(start<end && arr[end]>=p) end--;
            arr[start] = arr[end];
            while(start<end && arr[start]<=p) start++;
            arr[end] = arr[start];
        }
        arr[start] = p;
        return start;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1,2,9,3,0,8,7,5,6,4};
        int k = 5;
        ArrayList nums = GetLeastNumbers_Solution(arr, k);
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            System.out.println(nums.get(i));
        }
    }
}

解法二

利用大根堆，存储最小的 k 个数，最后返回即可。

此方法时间复杂度为 O(nlogk)。虽然慢一点，但是它不会改变输入的数组，并且它适合海量数据的输入。

假设题目要求从海量的数据中找出最小的 k 个数，由于内存的大小是有限的，有可能不能把这些海量的数据一次性全部载入内存。这个时候，用这种方法是最合适的。就是说它适合 n 很大并且 k 较小的问题。

public class Solution {
 
    public static ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int[] input, int k){
        ArrayList<Integer> res = new ArrayList<>();
        if(input==null || input.length==0||input.length<k||k<1){
            return null;
        }
 
        PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>(k, Comparator.reverseOrder());
        System.out.println("maxHeap_size:" + maxHeap.size());
        for (int e : input) {
            if (maxHeap.size() < k) {
                maxHeap.add(e);
            } else {
                if (maxHeap.peek() > e) {
                    maxHeap.poll();
                    maxHeap.add(e);
                }
            }
        }
        res.addAll(maxHeap);
        return res;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {1,2,9,3,0,8,7,5,6,4};
        int k = 4;
        ArrayList nums = GetLeastNumbers_Solution(arr, k);
        for(int i=0;i<nums.size();i++){
            System.out.println(nums.get(i));
        }
    }
}