目录
一、前言
二、Top-k问题
💦解法一:暴力排序
💦解法二:建立N个数的堆
💦解法三:建立K个数的堆(最优解)
三、完整代码和视图
四、共勉
一、前言
在之前的文章中,已经详细的讲解了二叉树、堆、堆排序。那么关于堆还有一个比较有意思的题,就是TopK问题。
如果对堆和二叉树还不够了解的可以看看我之前的文章哦!!!
详解二叉树和堆
二、Top-k问题
Top-k问题:在 N 个数中,找出前 K 个(最大/最小)的元素,一般情况下数据量 N 都远大于 k。
Top-k问题在生活中是非常的常见,比如游戏中某个大区某个英雄熟练度最高的前10个玩家的排名,我们就要根据每个玩家对该英雄的熟练度进行排序,可能有200万个玩家,但我只想选出前10个,要对所有人去排个序吗?显然没这个必要。
再比如:专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。
💦解法一:暴力排序
对于Top-K问题,首先想到的最简单直接的方式就是排序。
我们用堆排序,其时间复杂度为:O(N*log2N)。
但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。
💦解法二:建立N个数的堆
建一个 N 个数的堆(C++中可用优先级队列priority_queue),不断的选数,选出前 k 个。
时间复杂度:建N个数的堆为O(N),获取堆顶元素 (也即是最值) 并删除掉堆顶元素为O(log2N),上述操作重复 k 次,所以时间复杂度为O(N+k*log2N)。
【思考】
能否再优化一下呢?假设 N 是 10 亿数,内存中放不下,是放在文件中的。前面两个方法都不能用了。
💦解法三:建立K个数的堆(最优解)
✨基本思想:
用数据集合中前K个元素来建堆。
找前 k 个最大的元素,则建小堆
找前 k 个最小的元素,则建大堆
用剩余的 N-K 个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则删除堆顶元素,再插入。
找前 k 个最大的元素,大于堆顶元素,则删除堆顶元素,再插入
找前 k 个最小的元素,小于堆顶元素,则删除堆顶元素,再插入
将剩余的 N-K 个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
✨时间复杂度:▶ 建 k 个元素的堆为O(K);
▶ 遍历剩余的 N-K 个元素的时间代价为O(N-K),假设运气很差,每次遍历都入堆调整;
▶ 入堆调整:删除堆顶元素和插入元素都为O(log2K);
▶ 所以时间复杂度为O(k + (N-K)log2K)。当 N 远大于 K 时,为O(N*log2K),这种解法更优。
✨假如要找出最大的前 10 个数:
▶ 建立 10 个元素的小堆,数据集合中前 10 个元素依次放入小堆,此时的堆顶元素是堆中最小的元素,也是堆里面第 10 个最小的元素,
▶ 然后把数据集合中剩下的元素与堆顶比较,若大于堆顶则去掉堆顶,再将其插入,
▶ 这样一来,堆里面存放的就是数据集合中的前 10 个最大元素,
此时小堆的堆顶元素也就是堆中的第 10 个最大的元素
✨思考:为什么找出最大的前10个数,不能建大堆呢?
如果你建的10个元素的大堆,堆顶元素恰好是数据集合中最大的那个,那第2大的数、第3大的数不就能找不到了。
三、完整代码和视图
以从1w个数里找出最大的前10个数为例:
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <stdbool.h>typedef int HPDatatype; void Swap(HPDatatype* x, HPDatatype* y) {HPDatatype temp = 0;temp = *x;*x = *y;*y = temp; }void AdjustDown(HPDatatype* a,int n,int parent) {// 左孩子int child = parent * 2 + 1;// 防止越界while (child < n){//小堆if (child + 1 < n && a[child] > a[child + 1]){child++;}// 开始向下调整if (a[child] < a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}} }void TopK(HPDatatype* a, int n, int k) {HPDatatype* kminHeap = (HPDatatype*)malloc(sizeof(HPDatatype) * k);assert(kminHeap);// 1. 建堆----用a中前k个元素建堆for (int i = 0; i < k; i++){kminHeap[i] = a[i];}// 建小堆for (int j = ((n - 1) - 1) / 2; j >= 0; j--){// 从倒数第一个非叶子节点开始AdjustDown(kminHeap, k, j);}// 2. 将剩余n-k个元素依次与堆顶的元素交换,比堆顶大,交换for (int i = k; i < n; i++){if (a[i] > kminHeap[0]){kminHeap[0] = a[i];//如果比堆顶大,就替换AdjustDown(kminHeap, k, 0);//向下调整确保为堆}}for (int j = 0; j < k; j++){printf("%d ", kminHeap[j]);}printf("\n");free(kminHeap); }int main() {int n = 10000;int* a = (int*)malloc(sizeof(int) * n);srand(time(0));for (int i = 0; i < n; ++i){a[i] = rand() % 1000000; //产生一个随机数,数值均小于100万}a[5] = 1000000 + 1;a[1231] = 1000000 + 2;a[531] = 1000000 + 3;a[5121] = 1000000 + 4;a[115] = 1000000 + 5;a[2335] = 1000000 + 6;a[9999] = 1000000 + 7;a[76] = 1000000 + 8;a[423] = 1000000 + 9;a[3144] = 1000000 + 10;TopK(a, n, 10);return 0; }
四、共勉
以下就是我对数据结构---堆排序的理解,如果有不懂和发现问题的小伙伴,请在评论区说出来哦,同时我还会继续更新对数据结构-------链式二叉树,请持续关注我哦!!!!