1. 题目

2. 解题思路一

第一种方法就是利用快速排序，第一次排序后，数组被划分为了左右两个区间 $[0,i],[i+1,arr.size()-1]$。如果此时，恰好有 $i=k-1$，那么左边的区间就正好是我们要找的最小的 $K$ 个数。如果此时有 $i<k-1$，那么我们要找的分区点就落在右边区间，我们去右边区间继续递归寻找。而如果此时有 $i>k-1$，那么我们要找的分区点就落在左边区间，我们去左边区间继续递归寻找。

3. 代码实现一

class Solution {
public:void quickSort(vector<int>& arr, int left, int right, int k) {if (left <= right) {int pivot = arr[right];int i = left;for (int j = left; j <= right; ++j){if (arr[j] <= pivot) {int temp = arr[i];arr[i++] = arr[j];arr[j] = temp;}}--i; // 此时，i左边的元素都小于等于pivotif (i == k - 1) {return;} else if (i < k - 1) {quickSort(arr, i+1, right, k);} else {quickSort(arr, left, i-1, k);}}}vector<int> smallestK(vector<int>& arr, int k) {vector<int> ret;if (arr.empty() || k == 0) {return ret;}if (k == arr.size()) {return arr;}quickSort(arr, 0, arr.size()-1, k);ret.assign(arr.begin(), arr.begin()+k);return ret;}
};

4. 解题思路二

第二种方法就是利用堆，我们对数组前 $K$ 个元素建一个大顶堆，树顶的元素是最大的，然后，从第 $K+1$ 个元素开始遍历，如果其小于堆顶元素，那么就拿它替换掉堆顶元素，并将其插入到堆中的合适位置，最后，整个数组都访问后留在堆中的 $K$ 个元素即是我们所求。

5. 代码实现二

class Solution {
public:void heapify(vector<int>& arr, int i, int n) {int j = i;while (j < n) {if (2*i+1 < n && arr[j] < arr[2*i+1]) {j = 2 * i + 1;} if (2*i+2 < n && arr[j] < arr[2*i+2]) {j = 2 * i + 2;}if (i != j) {int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;i = j;} else {break;}}}vector<int> smallestK(vector<int>& arr, int k) {vector<int> ret;if (arr.empty() || k == 0) {return ret;}if (arr.size() == k) {return arr;}// 第一步，对数组中的前K个元素建立大顶堆// (k-1)/2的左子结点是k，右子节点是k+1，超出k-1(堆的最后一个元素)了，所以(k-2)/2是第一个叶子结点// 我们从叶子结点上面的节点开始向下堆化来建堆for (int i = (k-2)/2; i >= 0; --i) {heapify(arr, i, k);}// 遍历数组k之后的元素，插入堆中for (int i = k; i < arr.size(); ++i) {if (arr[i] < arr[0]) {arr[0] = arr[i];heapify(arr, 0, k);}}ret.assign(arr.begin(), arr.begin()+k);return ret;}
};