我们举例,假若从10000万个数里选出前100个最大的数据。
首先我们先分析:既然要选出前100个最大的数据,我们就建立一个大小为100的堆(建堆时就按找最大堆的规则建立,即每一个根节点都大于它的子女节点),然后再将后面的剩余数据若符合要求就插入堆中,不符合就直接丢弃该数据。
那我们现在考虑:确定是该选择最大堆的数据结构还是最小堆的数据结构呢。
分析一下:
若选用最大堆的话,堆顶是堆的最大值,我们考虑既然要选出从10000万个数里选出前100个最大的数据,我们在建堆的时候,已经考虑了最大堆的特性,那这样的话最大的数据必然在它顶端。假若真不巧,我开始的前100个数据中已经有这10000个数据中的最大值了,那对于我后面剩余的10000-100的元素再想入堆是不是入不进去了!!!所以,选用最大堆从10000万个数里选出前100个最大的数据只能找出一个,而不是100个。
那如果选用最小堆的数据结构来解决,最顶端是最小值,再次遇到比它大的值,就可以入堆,入堆后重新调整堆,将小的值pass掉。这样我们就可以选出最大的前K个数据了。
代码实现:
#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS1 #include<iostream> usingnamespacestd; #include<assert.h> voidAdjustDown(int*a,intparent,intsize) { intchild=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; } } } voidPrint(int*a,intsize) { cout<<"前k个最大的数据:"<<endl; for(inti=0;i<size;i++) { cout<<a[i]<<""; } cout<<endl; } voidHeapSet(int*a,intN,intK) { assert(a); assert(K>0); int*arr=newint[K]; //将前K个数据保存 for(inti=0;i<K;i++) { arr[i]=a[i]; } //建堆 for(inti=0;i<(K-2)/2;i++) { AdjustDown(arr,i,K); } //对剩余的N-K个元素比较大小 for(inti=K;i<N;i++) { if(arr[0]<a[i]) { arr[0]=a[i]; AdjustDown(arr,K); } } Print(arr,K); delete[]arr; } voidtest() { intarr[]={12,2,10,4,6,8,54,67,25,178}; intk=5; HeapSet(arr,sizeof(arr)/sizeof(arr[0]),k); } intmain() { test(); system("pause"); return0; }
由此可以看出,时间复杂度为:K+(K-2)/2*lgn+(N-K)*lgn --> O(N)
空间复杂度为:K-->O(1)。