我们举例,假若从10000万个数里选出前100个最大的数据。
创新互联建站-专业网站定制、快速模板网站建设、高性价比贵定网站开发、企业建站全套包干低至880元,成熟完善的模板库,直接使用。一站式贵定网站制作公司更省心,省钱,快速模板网站建设找我们,业务覆盖贵定地区。费用合理售后完善,十余年实体公司更值得信赖。
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。言外之意,假若我们要找出N个数据中最小的前k个数据,就要用最大堆了。
代码实现(对于最大堆最小堆的代码,若有不明白的地方,大家可以查看我的博客http://10740184.blog.51cto.com/10730184/1767076):
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1 #includeusing namespace std; #include void AdjustDown(int* a, int parent, int size) { int child = 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; } } } void Print(int* a, int size) { cout << "前k个最大的数据:" << endl; for (int i = 0; i < size; i++) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; } int* HeapSet(int*a,int N,int K) { assert(a); assert(K > 0); int* arr = new int[K]; //将前K个数据保存 for (int i = 0; i < K; i++) { arr[i] = a[i]; } //建堆 for (int i = (K-2)/2; i >=0; i--) { AdjustDown(arr,i,K); } //对剩余的N-K个元素比较大小 for (int i = K; i < N; i++) { if (arr[0] 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)。
文章标题:【数据结构】找出N个数据中最大的前k个数据(利用堆排序)
转载来源:http://njwzjz.com/article/ghgghp.html