堆的概念
逻辑结构:完全二叉树(包括大根堆,小根堆)
物理结构: 数组形式
大根堆:树中所有父亲大于等于孩子
小根堆:树中所有父亲小于等于孩子
作用:堆排序,返回前k个堆顶元素(TopK问题)
堆排序问题
由于我们的堆-->大根堆,小根堆都是以数组形式存储的,那么你可以通过数组的排序方法实现,例如冒泡排序,但是算法复杂度。
这里我们采用另外一种方式利用建立堆的方式来进行排序
利用小根堆-->降序排列,大根堆-->升序排列 。

这里我们的算法的时间复杂度为。每次进行向下调整时的算法复杂度为
堆的实现我们在二叉树中实现了,这里我们只提供排序算法接口。
算法实现:
cppvoid Heap_Sort(Heap* pheap){ assert(pheap); // 初始化之后已经是小根堆了 // 降序排序 // 排降序建小堆,升序要建大堆。 for (size_t end = pheap->size - 1; end > 0; end--) { Swap(&pheap->arr[0], &pheap->arr[end]); // 最小值放末尾 AdjustDown(pheap->arr, end, 0); // 重新堆化(注意 end 是新长度) } }
返回前k个堆顶元素(TopK问题)
面试题 17.14. 最小K个数
设计一个算法,找出数组中最小的k个数。以任意顺序返回这k个数均可。
示例:
输入: arr = [1,3,5,7,2,4,6,8], k = 4
输出: [1,2,3,4]
提示:
0 <= len(arr) <= 100000
0 <= k <= min(100000, len(arr))
算法思路:
N个数中找出最大的或者最小的前k个:
1、先排序再提取--冒泡排序
2、大小根堆排序再提取 --
如果我们的N非常大呢?无法内存上排序。
3、建K个数的大根堆来解决 --> 先建k个数的大根堆,其他元素与堆顶元素比较大小,比堆顶小进入堆,然后重新再排成小根堆。
这里我们主要实现第三种思路:
新建一个k个元素的大根堆,将数组的元素与堆顶元素比较,小于堆顶元素就放入堆内,再进行堆处理。不断重复这一过程,最后这个堆留下的就是小的那k个元素

算法的实现:
cppvoid Swap(int* p1,int* p2){ assert(p1 && p2); int tmp = *p1; *p1 = *p2; *p2 = tmp; } void AdjustDown(int* karr,int size, int root){ assert(karr); int parent = root; int child = 2*parent+1; while(child<size){ if(child+1<size && karr[child] < karr[child+1]){ ++child; } if(karr[parent]<karr[child]){ Swap(&karr[parent],&karr[child]); parent =child; child = 2*parent+1; } else{ break; } } } int* smallestK(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize) { *returnSize = k; if(k == 0){ return NULL; } int* karr = (int*) malloc(sizeof(int)*k); //初始化 for(int i = 0;i<k;i++){ karr[i] = arr[i]; } //构建大根堆 for(int root = (k-1-1)/2;root>=0;root--){ AdjustDown(karr,k,root); } // 比较数组元素和堆顶元素 for(int j = k;j<arrSize;j++){ if(karr[0]>arr[j]){ karr[0] = arr[j]; AdjustDown(karr,k,0); } } return karr; }
这里我们还是先利用到了上期内容我们实现的大根堆,小根堆的实现:二叉树的实现--堆,包括向下调整算法的应用,如何将一个数组元素排列成我们的堆。将数组中k个最小的数如何一步步存放到我们的堆的思想尤为重要,在面试题中常常出现!!
好了本期内容分享就到这结束了。谢谢大家的三连支持个