从M个数中取TOP N
将题目具体一点,例如,从100个数中取出从大到小排前10的数
方法1:使用快速排序
因为快速排序一趟下来,小于K的数都在K的前面,大于K的数都在K的后面
如果,小于K的数有35个,大于K的数有64个
那么,所以我们取top 10时,只需要在前35个数中进行递归快速排序,所以不需要对所有的数进行排序
方法2:使用堆排序
首先在前10个数中建议一个小根堆,
因为是小根堆,所以前10个数中最小的数在index=0上
然后遍历从11到100的数,如果p[i]>p[0],那么交换p[i]和p[0],然后重建堆
遍历完成后,top 10的数就是堆中
我用10万个随机数做实验,性能分析如下:
表示当选取top 10时,快速排序花费3833微秒,堆排序花费642微秒
结论:
取top n时,当n小时,堆排序比快速排序有明显的优势,当n增加时,优势减少,甚至逆转
以下是实验代码,仅供参考
void adjust_min_heap(int*p, int index,int max)
{
int target,left=2*index+1,right=left+1;
if(right <= max)
{
//左右孩子都存在,找相对较小的
if( p[left]
target=left;
else
target=right;
}
else if(left==max)
{
//只有左孩子存在
target=left;
}
else
{
return;
}
if(p[target]
{
exchange(&p[target],&p[index]);
adjust_min_heap(p,target,max);
}
}
void find_top_n_min_heap(int*p, int num, int *n)
{
//如果总的个数还不够
if(num<=*n)
{
*n=num;
return;
}
int i;
//将前n个数调整为小根堆
for(i=*n/2-1;i>=0;i--)
adjust_min_heap(p,i,*n-1);
int j;
for(j=*n;j
if(p[j]>p[0])
{
exchange(&p[j],&p[0]);
adjust_min_heap(p,0,*n-1);
}
}
void find_top_n_1(int*p, int begin, int end, int n)
{
if(begin>=end)return;
int i = begin+1,j=end;
while(i
{
while(i=p[begin])i++;
while(j>begin && p[j]<=p[begin])j--;
if(i
{
exchange(&p[i],&p[j]);
}
}
if(p[begin]
exchange(&p[begin],&p[j]);
if(end-begin==1 && n==1)
{
printf("%d
",p[begin]);
return;
}
if(j-begin+1 > n)
find_top_n_1(p,begin,j,n);
else if(j-begin+1 == n)
{
int k;
for(k=begin;k<=j;k++)
printf("%d
",p[k]);
}
else if(j-begin+1 < n)
{
int k;
for(k=begin;k<=j;k++)
printf("%d
",p[k]);
find_top_n_1(p,j+1,end,n-j+begin-1);
}
}
void find_top_n_quick_sort(int*p, int num, int n)
{
find_top_n_1(p,0,num-1,n);
}