• 面试题30:最小的K个数


    方法一:利用partition

     1 void GetLeastNumbers_Solution1(int* input, int n, int* output, int k)
     2 {
     3     if(input == NULL || output == NULL || k > n || n <= 0 || k <= 0)
     4         return;
     5 
     6     int start = 0;
     7     int end = n - 1;
     8     int index = Partition(input, n, start, end);
     9     while(index != k - 1)
    10     {
    11         if(index > k - 1)
    12         {
    13             end = index - 1;
    14             index = Partition(input, n, start, end);
    15         }
    16         else
    17         {
    18             start = index + 1;
    19             index = Partition(input, n, start, end);
    20         }
    21     }
    22 
    23     for(int i = 0; i < k; ++i)
    24         output[i] = input[i];
    25 }

    方法二:

    我们可以先创建一个大小为k的数据容器来存储最小的k个数字。接下来我们每次从输入的n个整数中读入一个数。如果容器中已有的数字少于k个,则直接把这次读入的整数放入容器之中;如果容器中已有k个数字了,也就是容器已满,此时我们不能再插入新的数字而只能替换已有的数字。我们找出这已有的k个数中最大值,然和拿这次待插入的整数和这个最大值进行比较。如果待插入的值比当前已有的最大值小,则用这个数替换替换当前已有的最大值;如果带插入的值比当前已有的最大值还要大,那么这个数不可能是最小的k个整数之一,因为我们容器内已经有k个数字比它小了,于是我们可以抛弃这个整数。

    因此当容器满了之后,我们要做三件事情:一是在k个整数中找到最大数,二是有可能在这个容器中删除最大数,三是可能要插入一个新的数字,并保证k个整数依然是排序的。如果我们用一个二叉树来实现这个数据容器,那么我们能在O(logk)时间内实现这三步操作。因此对于n个输入数字而言,总的时间效率就是O(nlogk)。

    我们可以选择用不同的二叉树来实现这个数据容器。由于我们每次都需要找到k个整数中的最大数字,我们很容易想到用最大堆。在最大堆中,根结点的值总是大于它的子树中任意结点的值。于是我们每次可以在O(1)得到已有的k个数字中的最大值,但需要O(logk)时间完成删除以及插入操作。

    我们自己从头实现一个最大堆需要一定的代码。我们还可以采用红黑树来实现我们的容器。红黑树通过把结点分为红、黑两种颜色并根据一些规则确保树是平衡的,从而保证在红黑树中查找、删除和插入操作都只需要O(logk)。在STL中set和multiset都是基于红黑树实现的。如果面试官不反对我们用STL中的数据容器,我们就直接拿过来用吧。下面是基于STL中的multiset的参考代码:

     1 typedef multiset<int, greater<int> >            intSet;
     2 typedef multiset<int, greater<int> >::iterator  setIterator;
     3 
     4 void GetLeastNumbers_Solution2(const vector<int>& data, intSet& leastNumbers, int k)
     5 {
     6     leastNumbers.clear();
     7 
     8     if(k < 1 || data.size() < k)
     9         return;
    10 
    11     vector<int>::const_iterator iter = data.begin();
    12     for(; iter != data.end(); ++ iter)
    13     {
    14         if((leastNumbers.size()) < k)
    15             leastNumbers.insert(*iter);
    16 
    17         else
    18         {
    19             setIterator iterGreatest = leastNumbers.begin();
    20 
    21             if(*iter < *(leastNumbers.begin()))
    22             {
    23                 leastNumbers.erase(iterGreatest);
    24                 leastNumbers.insert(*iter);
    25             }
    26         }
    27     }
    28 }
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