题目描述
输入n个整数,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,。
public class Solution {
public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
}
}
思路:
这题乍一看,可以用排序做。确实可以。但是如果数据特别大,大于内存呢?怎么排序?
所以这题虽然可以用排序做出来。但是醉翁之意不在酒啊~ 这题的考点其实是 最大堆 的实现。
不了解最大堆?看下面~
我们了解几个概念:
-
二叉堆是一种特殊的堆。
-
二叉堆就结构性质上来说就是一个完全填满的二叉树。
满足结构性和堆序性。
结构性:完全二叉树应该满足的树结构;
堆序性:父节点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何 一个子节点的键值,且每个节点的左子树和右子树都是一个二叉堆(都是最大堆或最小堆)。 -
最大堆:当父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值。
-
Java中,最大堆可用PriorityQueue实现大顶堆 (优先队列PriorityQueue是Queue接口的实现)。
PriorityQueue默认是一个小顶堆,然而可以通过传入自定义的Comparator函数来实现大顶堆。
如下代码实现了一个大顶堆。这里只是简单的传入一个自定义的Comparator函数,就可以实现大顶堆了。PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() { @Override public int compare(Integer o1, Integer o2) { return o2 - o1; } }); //顺便熟悉一下用 Java 8 中的 Lambda表达式的写法 PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<Integer>((o1,o2), -> o2 - o1);
5. PriorityQueue的几个方法:
add() //添加元素
size() //返回队列元素的个数
poll() //返回并删除队首元素
然后点到为止~更多相关知识,这里就不详细展开了。我们回到题目。
题目说:输入n个整数,找出其中最小的K个数。
- 那我们可以建立最大堆:maxHeap。
- 遍历这 n 个数,依次添加进最大堆maxHeap。
因为maxHeap是最大堆,所以加进来的数会按照最大堆的规则排好,最大的在最上面。 - 每添加进一个数进 最大堆maxHeap,我们就判断一下最大堆maxHeap中的元素是否大于K个。
- 若小于K个,则直接添加。
若大于K个,则将 最大堆maxHeap 堆顶的元素删除,也就是超过K个后,每次都将最大的元素删除。
一句话总结:创建一个最大堆,每次只读入一个数,且只保留最小的 K 个。
实现:
import java.util.ArrayList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
if (k > input.length || k <= 0)
return new ArrayList<>();
PriorityQueue<Integer> maxHeap=new PriorityQueue<Integer>(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
return o2 - o1;
}
});
for (int num : input){
maxHeap.add(num);
if(maxHeap.size() > k)
maxHeap.poll();
}
return new ArrayList<>(maxHeap);
}
}
//换成lambda表达式的写法~
import java.util.ArrayList;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Comparator;
public class Solution {
public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
if (k > input.length || k <= 0)
return new ArrayList<>();
PriorityQueue<Integer> maxHeap = new PriorityQueue<>((o1,o2) -> o2 - o1);
for (int num : input){
maxHeap.add(num);
if(maxHeap.size() > k)
maxHeap.poll();
}
return new ArrayList<>(maxHeap);
}
}
感觉应该讲清楚了~ 有疑问的,欢迎留言~