编程之法:面试和算法心得(寻找最小的k个数)
内容全部来自编程之法:面试和算法心得一书,实现是自己写的使用的是java
题目描述
输入n个整数,输出其中最小的k个。
分析与解法
解法一
要求一个序列中最小的k个数,按照惯有的思维方式,则是先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数。
至于选取什么的排序方法,我想你可能会第一时间想到快速排序(我们知道,快速排序平均所费时间为n*logn),然后再遍历序列中前k个元素输出即可。因此,总的时间复杂度:O(n * log n)+O(k)=O(n * log n)。
/*
* 快速排序法 O(N*logN)
* 最简单直接的方法就是快速排序+返回前k个数字
*/
public static int[] solution1(int[] arr, int k)
{
Arrays.sort(arr);
int[] result = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++)
{
result[i] = arr[i];
}
return result;
}
解法二
咱们再进一步想想,题目没有要求最小的k个数有序,也没要求最后n-k个数有序。既然如此,就没有必要对所有元素进行排序。这时,咱们想到了用选择或交换排序,即:
1、遍历n个数,把最先遍历到的k个数存入到大小为k的数组中,假设它们即是最小的k个数;2、对这k个数,利用选择或交换排序找到这k个元素中的最大值kmax(找最大值需要遍历这k个数,时间复杂度为O(k));3、继续遍历剩余n-k个数。假设每一次遍历到的新的元素的值为x,把x与kmax比较:如果x < kmax ,用x替换kmax,并回到第二步重新找出k个元素的数组中最大元素kmax‘;如果x >= kmax,则继续遍历不更新数组。
每次遍历,更新或不更新数组的所用的时间为O(k)或O(0)。故整趟下来,时间复杂度为n*O(k)=O(n*k)。
/*
* 1、遍历n个数,把最先遍历到的k个数存入到大小为k的数组中,假设它们即是最小的k个数;
* 2、对这k个数,利用选择或交换排序找到这k个元素中的最大值kmax(找最大值需要遍历这k个数,时间复杂度为O(k));
* 3、继续遍历剩余n-k个数。假设每一次遍历到的新的元素的值为x,把x与kmax比较:如果x < kmax ,用x替换kmax,并回到第二步重新找出k个元素的数组中最大元素kmax‘;如果x >= kmax,则继续遍历不更新数组。
*/
private static int[] solution2(int[] arr, int k) {
chooseSort(arr, k);
int[] res = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++)
res[i] = arr[i];
return res;
} private static void chooseSort(int[] arr, int k) {
for (int i = 0; i < k; i++)
{
int index = i;
for (int j = i; j < arr.length; j++)
{
if (arr[index] > arr[j])
{
index = j;
}
}
int temp = arr[index];
arr[index] = arr[i];
arr[i] = temp;
}
}
解法三
更好的办法是维护容量为k的最大堆,原理跟解法二的方法相似:
- 1、用容量为k的最大堆存储最先遍历到的k个数,同样假设它们即是最小的k个数;
- 2、堆中元素是有序的,令k1<k2<...<kmax(kmax设为最大堆中的最大元素)
- 3、遍历剩余n-k个数。假设每一次遍历到的新的元素的值为x,把x与堆顶元素kmax比较:如果x < kmax,用x替换kmax,然后更新堆(用时logk);否则不更新堆。
这样下来,总的时间复杂度:O(k+(n-k)*logk)=O(n*logk)。此方法得益于堆中进行查找和更新的时间复杂度均为:O(logk)(若使用解法二:在数组中找出最大元素,时间复杂度:O(k))。
解法四
在《数据结构与算法分析--c语言描述》一书,第7章第7.7.6节中,阐述了一种在平均情况下,时间复杂度为O(N)的快速选择算法。如下述文字:
- 选取S中一个元素作为枢纽元v,将集合S-{v}分割成S1和S2,就像快速排序那样如果k <= |S1|,那么第k个最小元素必然在S1中。在这种情况下,返回QuickSelect(S1, k)。如果k = 1 + |S1|,那么枢纽元素就是第k个最小元素,即找到,直接返回它。否则,这第k个最小元素就在S2中,即S2中的第(k - |S1| - 1)个最小元素,我们递归调用并返回QuickSelect(S2, k - |S1| - 1)。
此算法的平均运行时间为O(n)。
/*
* 以k为分界的分治排序思想 O(N*logK)
*/
private static int[] solution3(int[] arr, int k) {
int[] res = new int[k];
for (int i = 0; i < k; i++)
res[i] = -1;
keySort(arr, 0, arr.length - 1, k, res);
return res;
} private static void keySort(int[] arr, int start, int end, int k, int[] res) {
if (start >= end || k <= 0)
return;
int index = start;
int i = start, j = end + 1;
while (true) {
while (arr[index] > arr[++i]) if (i == end) break;
while (arr[index] < arr[--j]) if (j == start) break;
if (i >= j)
break;
int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
int temp = arr[index];
arr[index] = arr[j];
arr[j] = temp;
index = j;
if (index - start + 1 > k) keySort(arr, start, index - 1, k, res);
else {
for (i = 0, j = 0; j < index - start + 1; i++)
if (res[i] == -1) res[i] = arr[start + (j++)];
if (index - start + 1 == k) return;
else keySort(arr, index + 1, end, k - index + start - 1, res);
} }
参考
java 最快获取最小前K个数
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