可视化图解算法50:最小的K个数

牛客网 面试笔试 TOP101 | LeetCode 面试题 17.14. 最小K个数

1. 题目

描述

给定一个长度为 n 的可能有重复值的数组,找出其中不去重的最小的 k 个数。例如数组元素是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(任意顺序皆可)。

数据范围:0≤k ,n ≤10000,数组中每个数的大小0≤val≤1000

要求:空间复杂度 O(n),时间复杂度 O(nlogn)

示例1

输入:

4,5,1,6,2,7,3,8,4

返回值:

1,2,3,4

说明:

返回最小的4个数即可,返回1,3,2,4也可以

示例2

输入:

1,0

返回值:

示例3

输入:

0,1,2,1,2,3

返回值:

0,1,1

2. 解题思路

最小的K个数的求解问题是典型的Top K问题,一般通过堆来完成。先来看看什么是堆:

堆" 是一个在计算机科学中经常使用的术语,它通常指的是一种特殊的树形数据结构------二叉堆(binary heap)。二叉堆通常满足堆属性(heap property),即父节点的值总是大于或等于(或小于或等于,取决于堆的类型)其子节点的值。

堆是一种完全二叉树结构,并满足以下性质之一:

  • 最大堆(Max-Heap) :每个父节点的值大于或等于其子节点的值。

  • 最小堆(Min-Heap) :每个父节点的值小于或等于其子节点的值。

核心特性

  1. 完全二叉树:

    除了最后一层,其他层节点全部填满,且最后一层节点尽可能靠左排列。

  2. 高效操作:

    插入和删除操作的时间复杂度为 O(log n) ,建堆时间复杂度为 O(n)。

堆的存储方式

  • 数组实现(最常用):

    • 父节点索引为 i,则左子节点为 2i+1,右子节点为 2i+2。

    • 子节点索引为 i,则父节点为 (i-1)//2。

  • 示例

    (数组表示的堆):

    html 复制代码
    <span style="background-color:#f8f8f8 !important">数组:[9, 5, 3, 2, 4, 1]
    对应完全二叉树:
          9
        /   \
       5     3
      / \   /
     2  4 1

堆的应用场景

优先队列:任务调度、Dijkstra 算法。

  • 堆排序:时间复杂度 O(n log n),原地排序但不稳定。

  • Top K 问题:快速找到数据流中最大/最小的 K 个元素。

  • 合并有序序列:如合并 K 个有序链表。

堆(Heap)是一种特殊的树形数据结构,通常以完全二叉树的形式实现,具有以下核心特性:


常见误区

  1. 堆与内存堆:

    数据结构中的"堆"与程序内存管理中的"堆"(Heap Memory)完全不同。

  2. 堆的有序性:

    堆仅保证根节点是极值,子树之间不一定有序。

如果文字描述的不太清楚,你可以参考视频的详细讲解。

3. 编码实现

核心代码如下:

Go 复制代码
/**
 * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
 *
 *
 * @param input int整型一维数组
 * @param k int整型
 * @return int整型一维数组
 */
func GetLeastNumbers_Solution(input []int, k int) []int {
	// write code here
	res := make([]int, 0)
	if k == 0 || len(input) < k {
		return res
	}
	//1.定义一个大顶堆(最大元素在最上面)
	h := make(MyHeap, 0, k)
	heap.Init(&h)
	//2.先将k个元素加入堆
	for i := 0; i < k; i++ {
		heap.Push(&h, input[i])
	}
	//3.如果当前元素小于堆顶的元素(待加入的元素比堆中的小)则将堆中的最大元素弹出,新元素入堆
	//弹出的作用:保证堆中只存储最小的k个数据
	for i := k; i < len(input); i++ {
		if input[i] < h[0] {
			heap.Pop(&h)
			heap.Push(&h, input[i])
		}
	}
	//4.堆中的元素弹出,存储到数组中返回
	for h.Len() > 0 {
		res = append(res, heap.Pop(&h).(int))
	}
	return res
}

具体完整代码你可以参考下面视频的详细讲解。

4.小结

最小的K个数可以通过大顶堆完成,具体操作步骤为:

  1. 定义一个大顶堆,堆的大小为 K;

  2. 堆中存储最小的K个数;

  3. 先从数组中取出 K 个元素加入堆;

  4. 再从数组中取出其他元素,如果该元素小于堆顶的元素,从堆中弹出元素,将该元素加入堆;

  5. 数组中的元素取完,堆中的数据就是最小的K个数。

《数据结构与算法》深度精讲课程正式上线啦!7 大核心算法模块全解析:

  ✅ 链表

  ✅ 二叉树

  ✅ 二分查找、排序

  ✅ 堆、栈、队列

  ✅ 回溯算法

  ✅ 哈希算法

  ✅ 动态规划

无论你是备战笔试面试 、提升代码效率 ,还是突破技术瓶颈,这套课程都将为你构建扎实的算法思维底座。🔥立即加入学习打卡,与千名开发者共同进阶!

对于数据结构与算法,我们总结了一套【可视化+图解】方法,依据此方法来解决相关问题,算法变得易于理解,写出来的代码可读性高也不容易出错。具体也可以参考视频详细讲解。

今日佳句:千磨万击还坚劲,任尔东西南北风。

相关推荐
喜欢打篮球的普通人1 分钟前
AI 编译器内存分配算法:从静态/动态划分到内存复用
人工智能·算法
花间相见29 分钟前
【计算基础|Redis01】【上手】安装连接、配置与通用命令
数据库·后端·面试
mjhcsp1 小时前
Code date creation v8.0 竞赛数据生成与对拍实战指南
算法·ai·深度优先·cdc
小郎君6581 小时前
keep-alive 页面怎么“真刷新”?别改外层 key——一个 refreshVersion 的完整实现
vue.js·算法
David猪大卫1 小时前
【C++修炼】STL容器—stack与queue
c语言·开发语言·数据结构·c++·经验分享·笔记·学习
瑶池酒剑仙1 小时前
C++变量初始化五法完全指南:默认/拷贝/直接/列表/值初始化与窄化转换陷阱(青云之志)
c语言·开发语言·数据结构·c++·算法·visual studio
用户238003099451 小时前
从零开始实现扫雷游戏(C 语言控制台版)
算法
mONESY2 小时前
从线性 RAG 到 Agentic RAG|基于 LangGraph 实现自主决策 RAG 闭环
javascript·面试
国科安芯2 小时前
星上计算的第一道防线:低轨遥感卫星载荷处理链中的AS32S601型抗辐射MCU—— 面向高分辨率成像与在轨智能处理的场景化综述
大数据·网络·人工智能·单片机·算法·低轨卫星·抗辐射
thusloop2 小时前
零门槛接入 GPT-6-astra 与 claude-opus-5-5,三大场景实战指南
python·gpt·算法·agent·claude·codex