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成都創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站制作重慶分公司

【數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】找出N個(gè)數(shù)據(jù)中最大的前k個(gè)數(shù)據(jù)(利用堆排序)-創(chuàng)新互聯(lián)

我們舉例,假若從10000萬個(gè)數(shù)里選出前100個(gè)大的數(shù)據(jù)。

目前創(chuàng)新互聯(lián)公司已為成百上千的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬空間、網(wǎng)站托管維護(hù)、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計(jì)、眉縣網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù),公司將堅(jiān)持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略,正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化,與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長(zhǎng),共同發(fā)展。

首先我們先分析:既然要選出前100個(gè)大的數(shù)據(jù),我們就建立一個(gè)大小為100的堆(建堆時(shí)就按找大堆的規(guī)則建立,即每一個(gè)根節(jié)點(diǎn)都大于它的子女節(jié)點(diǎn)),然后再將后面的剩余數(shù)據(jù)若符合要求就插入堆中,不符合就直接丟棄該數(shù)據(jù)。

那我們現(xiàn)在考慮:確定是該選擇大堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)還是最小堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)呢。

分析一下:

若選用大堆的話,堆頂是堆的大值,我們考慮既然要選出從10000萬個(gè)數(shù)里選出前100個(gè)大的數(shù)據(jù),我們?cè)诮ǘ训臅r(shí)候,已經(jīng)考慮了大堆的特性,那這樣的話大的數(shù)據(jù)必然在它頂端。假若真不巧,我開始的前100個(gè)數(shù)據(jù)中已經(jīng)有這10000個(gè)數(shù)據(jù)中的大值了,那對(duì)于我后面剩余的10000-100的元素再想入堆是不是入不進(jìn)去了!!!所以,選用大堆從10000萬個(gè)數(shù)里選出前100個(gè)大的數(shù)據(jù)只能找出一個(gè),而不是100個(gè)。

那如果選用最小堆的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來解決,最頂端是最小值,再次遇到比它大的值,就可以入堆,入堆后重新調(diào)整堆,將小的值pass掉。這樣我們就可以選出大的前K個(gè)數(shù)據(jù)了。言外之意,假若我們要找出N個(gè)數(shù)據(jù)中最小的前k個(gè)數(shù)據(jù),就要用大堆了。

代碼實(shí)現(xiàn)(對(duì)于大堆最小堆的代碼,若有不明白的地方,大家可以查看我的博客http://10740184.blog.51cto.com/10730184/1767076):

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include
using namespace std;

#include

void AdjustDown(int* a, int parent, int size)
{
    int child = 2 * parent + 1;
    while (child < size)
    {
        if (child + 1 < size && a[child] > a[child + 1])
        {
            child++;
        }
        if (a[parent]>a[child])
        {
            swap(a[parent], a[child]);
            parent = child;
            child = 2 * parent + 1;
        }
        else
        {
            break;
        }
    }
}


void Print(int* a, int size)
{
    cout << "前k個(gè)大的數(shù)據(jù):" << endl;
    for (int i = 0; i < size; i++)
    {
        cout << a[i] << "  ";
    }
    cout << endl;
}


int* HeapSet(int*a,int N,int K)
{
    assert(a);
    assert(K > 0);
    int* arr = new int[K];
    //將前K個(gè)數(shù)據(jù)保存
    for (int i = 0; i < K; i++)
    {
        arr[i] = a[i];
    }

    //建堆
    for (int i = (K-2)/2; i >=0; i--)
    {
        AdjustDown(arr,i,K);
    } 

    //對(duì)剩余的N-K個(gè)元素比較大小
    for (int i = K; i < N; i++)
    {
        if (arr[0]

由此可以看出,時(shí)間復(fù)雜度為:K+(K-2)/2*lgn+(N-K)*lgn  -->  O(N)

空間復(fù)雜度為:K-->O(1)。

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