問題:
輸入n個整數(shù)虫几,找出其中最小的K個數(shù)肺稀。例如輸入4,5,1,6,2,7,3,8這8個數(shù)字鳍侣,則最小的4個數(shù)字是1,2,3,4丁稀。
返回的也是一個數(shù)組,所以我們可以先全排列倚聚,然后返回前k個好了线衫。但是這樣的時間是O(nlgn),有沒有比這更快的呢惑折。當(dāng)然有授账,下面介紹兩種方法。
1.利用快排中獲取分割點的方法惨驶。
如果輸入的數(shù)組可以修改白热,那么我們就可以使用這個方法。具體如下粗卜,我們使用快排的時候找根據(jù)priovt來把整個數(shù)組分成大于priovt的和小于priovt的兩部分屋确,然后遞歸調(diào)用快排這樣可以把數(shù)組排序。但是在這里续扔,我們不需要遞歸的調(diào)用快排攻臀,我們只需要找到那個priovt就可以了,所以我們需要的就是不斷的分割知道分割成k個前面的和size-k個后面的纱昧。k的前面都比num[k]小就可以了刨啸,不需要排序。
代碼如下:
class Solution
{
public:
int partition(vector<int>& input, int start, int end)
{
if(input.empty() || start> end)
return -1;
int temp = input[end];
int j = start -1;
for(int i=start;i<end,++i)
{
if(input[i]<=temp)
{
++j;
if(i!=j) swap(input[i],input[j]);
}
}
swap(input[j+1],input[end]);
return j+1;
}
vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k)
{
vector<int> res;
if(input.empty() || k>input.size() || k<=0)
return res;
int start = 0;
int end = input.size()-1;
int index = partition(input,start,end);
while(index != k-1)
{
if(index>k-1)
{
end = index-1;
index = partition(input,start,end);
}
else
{
start = index+1;
index = partition(input,start,end);
}
}
for(int i=0;i<k;++i)
res.push_back(input[i]);
return res;
}
}
這個方法的復(fù)雜度是O(n),因為第一次是n识脆,第二次就是n/2设联,加匈。。仑荐。
2.堆排序 O(nlgk)。
上面的算法會修改原來的輸入數(shù)組纵东,如果不能修改的話粘招,我們可以使用堆排序來解決。
方法是:創(chuàng)建一個K個節(jié)點的堆偎球,每次讀的時候比較一下洒扎,如果堆還沒有滿,那么讀入的數(shù)字就插進去衰絮,如果已經(jīng)滿了就按照大小來替換袍冷。所以我們可以用一個最大堆來存放數(shù)字,那么在這里就直接使用multiset了猫牡,因為set內(nèi)部是紅黑樹實現(xiàn)的胡诗。另外就是我們的輸入很可能是重復(fù)的,所以實用multi-
class Solution
{
public:
vector<int> GetLeastNumbers_Solution(vector<int> input, int k) {
vector<int> res;
if(input.empty() || k>input.size() || k<=0)
return res;
multiset<int, greater<int> > numbers;
multiset<int, greater<int>>::iterator first;
for(vector<int>::iterator it = input.begin();it!=input.end();++it)
{
if(numbers.size()<k)
numbers.insert(*it);
else
{
first = numbers.begin();
if(*it < *(numbers.begin()))
{
numbers.erase(first);
numbers.insert(*it);
}
}
}
for(first=numbers.begin();first!=numbers.end();++first)
res.push_back(*first);
return res;
}
}