最小的k个数

题解：

1. 直接排序，找前面最小的k个
2. 建立大顶堆，大顶堆，最大的数在最上面嘛。。。

结果：直接排序比PriorityQueue实现的大顶堆速度更快。。。

 图中8ms的就是直接排序的。

完整代码：

/**
 * @author: wooch
 * @create: 2020/02/26
 */

import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;

/**
 * 面试题40. 最小的k个数
 * 输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。
 * 例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。
 * 0 <= k <= arr.length <= 1000
 * 0 <= arr[i] <= 1000
 */
public class P40_GetLeastNumbers {
    public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
        if (arr.length == k) {
            return arr;
        }
        if (k == 0) {
            return new int[0];
        }
        // int[] res = new int[k];
        // Arrays.sort(arr);
        // for(int i=0;i<k;i++){
        //     res[i]=arr[i];
        // }
        // return res;

        // Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(k, (n1, n2) -> n2 - n1);// lambda也可行
        Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
            @Override
            public int compare(Integer o1, Integer o2) {
                return o2 - o1;
            }
        });
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            if (heap.size() < k) {
                heap.offer(arr[i]);
            } else if (heap.peek() > arr[i]) {
                heap.poll();
                heap.offer(arr[i]);
            }
        }
        int[] res = new int[k];
        int i = 0;
        while (i < k && !heap.isEmpty()) {
            res[i++] = heap.poll();
        }
        return res;
    }
}

同理，最大的k个数可以排序去后面K个，或者建立小顶堆。