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算法练习：TopK_1

时间：2022-12-07 18:38:52浏览次数：43  
标签：int pArray 练习 nHeap high 算法 TopK low nArray


问题描述

求一维数组中最小的K个数。

 

方法一：排序

先把数组从小到大排序，取前K个数。时间复杂度为O(nlogn)。如果数组过大，机器内存无法同时容纳整个数组，则需要使用外部排序。

以下程序使用的是标准库algorithm中的排序方法----std::sort，代码如下：

//排序法，算法复杂度O(nlogn)
void GetTopK_Sort( int nArray[], int nCount, int k )
{
  //标准库中的排序算法 
  sort( nArray, nArray+nCount );

  if ( K_SIZE <= 20 )
  {
    for( int i = 0; i < k; ++i ) cout << nArray[i] << " ";
    cout << endl << "----------------------------------------" << endl;
  }
}



 

方法二：使用堆

初始化一个大顶堆，然后扫描一遍数组，往堆里插入数据，如果堆的元素个数已经到达K，那么新元素就要和堆顶比较，如果小于堆顶，则移除堆顶，插入新元素；最终我们得到k个最小的元素。时间复杂度为O(nlogk)。

代码实现见后面

 

 

方法三：快速排序思想

使用快速排序分区函数：选择一个数，把数组的数分在两部分，把比选中的数小的或者相等的数移到数组的左边，把比选中的数大的移到数组的右边，返回分区后选中数的下标。

分区结束后，如果返回的下标为K-1，那么左边k个元素即我们所找；如果返回的下标大于K-1，那么我们需要在右半部分找；如果返回的下标小于K-1，则在左半部分继续找。这样重复操作，直到找到分区函数返回的下标为K-1。由于我们并没有实现真正的快速排序，每次只会在两部分中的一部分中查找，而且划分的基准都是随机的，所以算法的平均时间复杂度为O(n)(本人还没太理解这个复杂度是怎么计算得到的，嘿嘿)。

代码说明：由于快速排序在最坏的情况下，时间复杂度为O(n^2)，比如找最小元素时，总是在最大的元素处划分，或者所有元素都相同。所以代码中对分区函数作了一个优化，在一次划分中，记录是否有元素交换，如果没有，说明这部分已经有序，无需在操作下去了。

代码实现见后面

 

代码实现与运行性能对比

代码：

/
//求一维数组中最小的K个数
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <ctime>
#include <cstdlib>


using namespace std;

#define MAX_TEST      10000/*0000*/   //数据数量
#define K_SIZE        20          //k值
#define SRAND_TEST      7         //随机种子


//排序法，算法复杂度O(nlogn)
void GetTopK_Sort( int nArray[], int nCount, int k )
{
  //标准库中的排序算法 
  sort( nArray, nArray+nCount );

  if ( K_SIZE <= 20 )
  {
    for( int i = 0; i < k; ++i ) cout << nArray[i] << " ";
    cout << endl << "----------------------------------------" << endl;
  }
}



//
//使用堆 O(nlogk)
//数组nHeap的0号单元存放堆的大小

//从底部往上调整成大顶堆
void AdjustHeapFromDown( int nHeap[], int i )
{
  int j = i / 2;
  while( j > 0 )
  {
    if ( nHeap[j] < nHeap[i] )
    {
      int temp = nHeap[j];
      nHeap[j] = nHeap[i];
      nHeap[i] = temp;

      j = j / 2;
    }
    else break;//调整结束（因为是在大顶堆的前提下插入元素）
  }
}

//从上面往下调整成大顶堆
void AdjustHeapFromUp( int nHeap[], int i )
{
  int s = i;
  while ( s <= nHeap[0]/2 )//堆中最后一个非终端叶子结点为nHeap[0]/2
  {
    int m = 2*s;
    if ( (2*s+1) <= nHeap[0] && nHeap[2*s+1] > nHeap[m] ) m = 2*s+1;//右孩子更大

    if ( nHeap[s] < nHeap[m] )
    {
      int temp = nHeap[s];
      nHeap[s] = nHeap[m];
      nHeap[m] = temp;

      //转到下一层
      s = m;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}

void InsertHeap( int nHeap[], int val, int k )
{
  if ( nHeap[0] < k )
  {
    nHeap[++nHeap[0]] = val;

    AdjustHeapFromDown( nHeap, nHeap[0] );
  }
  else
  {
    //堆个数已达到k，需要和堆顶比较，如果小于堆顶，则移除堆顶，插入新元素
    if ( nHeap[1] > val )
    {
      nHeap[1] = val;
      AdjustHeapFromUp( nHeap, 1 );
    }
  }
}

void GetTopK_Heap( int nArray[], int nCount, int k )
{
  //创建大小为k+1的堆，0号单元放堆的大小
  int* pHeap = new int[k+1];
  pHeap[0] = 0;

  for( int i = 0; i < nCount; ++i )
  {
    InsertHeap( pHeap, nArray[i], k );
  }

  //输出结果 
  if ( K_SIZE <= 20 )
  {
    for( int i = 1; i <= k; ++i ) cout << pHeap[i] << " ";
    cout << endl << "----------------------------------------" << endl;
  }
  

  if ( NULL != pHeap )
  {
    delete pHeap;
    pHeap = NULL;
  }
}






///
//使用快速排序思想
// int Partition( int* pArray, int low, int high )
// {
//  int temp = pArray[low];
//  while( low < high )
//  {
//    while( low < high && pArray[high] >= temp ) --high;
//    pArray[low] = pArray[high];
// 
//    while( low < high && pArray[low] <= temp ) ++low;
//    pArray[high] = pArray[low];
//  }
//  pArray[low] = temp;
// 
//  return low;
// }


//int PartitionRandom( int* pArray, int low, int high )
int PartitionRandom( int* pArray, int low, int high, bool& bLeftSwap, bool& bRightSwap )
{
  //随机产生基准元素
  int i = low + rand() % (high-low);
  int temp = pArray[i];
  pArray[i] = pArray[low];
  pArray[low] = temp;

  temp = pArray[low];
  bLeftSwap = bRightSwap = false;
  while( low < high )
  {
    while( low < high && pArray[high] >= temp )
    {
      --high;//同时进行起泡操作。。。
      if ( !bRightSwap &&/* pArray[high] >= temp &&*/ high != low && pArray[high] > pArray[high+1] ) 
      {
        bRightSwap = true;
        int temp2 = pArray[high];
        pArray[high] = pArray[high+1];
        pArray[high+1] = temp2;
      }
    }
    //pArray[low] = pArray[high];
    if ( pArray[low] != pArray[high] )
    {
      pArray[low] = pArray[high];
      bRightSwap = true;
    }
    

    while( low < high && pArray[low] <= temp ) 
    {
      ++low;//同时进行起泡操作。。。
      if ( !bLeftSwap &&/* pArray[low] <= temp && */low != high && pArray[low] < pArray[low-1] )
      {
        bLeftSwap = true;
        int temp2 = pArray[low];
        pArray[low] = pArray[low-1];
        pArray[low-1] = temp2;
      }
    }
    //pArray[high] = pArray[low];
    if ( pArray[high] != pArray[low] )
    {
      pArray[high] = pArray[low];
      bLeftSwap = true;
    }
    
  }
  pArray[low] = temp;

  return low;
}


void QSortSelectK( int nArray[], int low, int high, int k )
{
  if ( low < high )
  {
    bool bLeftSwap = false;
    bool bRightSwap = false;
    int pivot = PartitionRandom( nArray, low, high, bLeftSwap, bRightSwap );
    if ( pivot == k-1 ) return;
    else if ( pivot > k-1 )
    {
      if ( !bLeftSwap ) return;
      QSortSelectK( nArray, low, pivot-1, k );
    }
    else
    {
      if ( !bRightSwap ) return;
      QSortSelectK( nArray, pivot+1, high, k );
    }
  }
}

void GetTopK_QSort( int nArray[], int nCount, int k )
{
//  //int pivot = Partition( nArray, 0, nCount - 1 );
//  int pivot = PartitionRandom( nArray, 0, nCount - 1 );
//  while( pivot != k - 1 )
//  {
//    if ( pivot > k - 1 )
//    {
//      //pivot = Partition( nArray, 0, pivot - 1 );
//      pivot = PartitionRandom( nArray, 0, pivot - 1 );
//    }
//    else
//    {
//      //pivot = Partition( nArray, pivot + 1, nCount - 1 );
//      pivot = PartitionRandom( nArray, pivot + 1, nCount - 1 );
//    }
//  }
  QSortSelectK( nArray, 0, nCount-1, k );


  //结果输出
  if ( K_SIZE <= 20 )
  {
    for( int i = 0; i < k; ++i ) cout << nArray[i] << " ";
    cout << endl << "----------------------------------------" << endl;
  }
  
}

//生成测试数据
void RandomTestData( int* pArray, int nCount )
{
  for( int i = 0; i < nCount; ++i ) pArray[i] = rand()%100000000;
  //for( int i = 0; i < nCount; ++i ) pArray[i] = nCount-i;
  //for( int i = 0; i < nCount; ++i ) pArray[i] = 2;
  //for( int i = 0; i < nCount; ++i ) pArray[i] = i;
}



void PrintArray( int nArray[], int nCount )
{
  for( int i = 0; i < nCount; ++i )
  {
    cout << nArray[i] << " ";
  }
  cout << endl;
}

int main()
{
  clock_t start, finish;    
  double duration = 0.0;

//    int nArray1[] = { 1, 2, 3, 4 };
//  QuickSort( nArray1, 0, _countof(nArray1)-1 );
//  PrintArray( nArray1, _countof(nArray1) );

//  GetTopK_Sort( nArray1, _countof(nArray1), 10 );
// 
//    int nArray2[] = { 2, 1, 56, 34, 23, 56, 12, 10, 6, 4, 19, 22, 89, 3, 5, 7 };
//  GetTopK_QSort( nArray2, _countof(nArray2), 5 );
//  GetTopK_Heap( nArray2, _countof(nArray2), 10 );

  
  ///
  //排序法
  //srand( (unsigned)time(NULL) );
  srand( SRAND_TEST );
  int* pArray = new int[MAX_TEST];
  RandomTestData( pArray, MAX_TEST );

  //
  start = clock();
  /

  GetTopK_Sort( pArray, MAX_TEST, K_SIZE );

  ///
  finish = clock();    
  duration = (double)(finish-start);    
  cout << "使用排序法----时间消耗:" << duration << "ms" << endl << endl;  
  ///


  
  //使用堆
  srand( SRAND_TEST );
  RandomTestData( pArray, MAX_TEST );

  //
  start = clock();
  /

  GetTopK_Heap( pArray, MAX_TEST, K_SIZE );

  ///
  finish = clock();    
  duration = (double)(finish-start);    
  cout << "使用堆----时间消耗:" << duration << "ms" << endl << endl;  
  ///


  ///
  //使用快速排序思想
  srand( SRAND_TEST );
  RandomTestData( pArray, MAX_TEST );

  //
  start = clock();
  /

  //srand( (unsigned)time(NULL) );
  //int nArray[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
  //GetTopK_QSort( nArray, _countof(nArray), K_SIZE );
  GetTopK_QSort( pArray, MAX_TEST, K_SIZE );

  ///
  finish = clock();    
  duration = (double)(finish-start);    
  cout << "使用快排分区----时间消耗:" << duration << "ms" << endl << endl;  
  ///
  

  if ( NULL != pArray ) 
  {
    delete pArray;
    pArray = NULL;
  }

  return 0;
}



运行性能对比：

1、以下是从100000000条有序数据中找最小的2000个数的运行结果

 

算法练习：TopK_1_#include

2、以下是从1000000条有序数据中找最小的20个数的运行结果

 

算法练习：TopK_1_#include_02

 

3、以下是为10000条随机数据中找最小的20个数的运行结果

 

算法练习：TopK_1_#include_03

 

4、以下是在1亿条随机数据中找最小的20个数的运行结果 

 

算法练习：TopK_1_快速排序_04



系列文章说明:
1.本系列文章[算法练习],仅仅是本人学习过程的一个记录以及自我激励,没有什么说教的意思。如果能给读者带来些许知识及感悟，那是我的荣幸。
2.本系列文章是本人学习陈东锋老师《进军硅谷，程序员面试揭秘》一书而写的一些心得体会，文章大多数观点均来自此书，特此说明！
3.文章之中,难免有诸多的错误与不足,欢迎读者批评指正,谢谢.

作者：山丘儿



 

 

标签：int,pArray,练习,nHeap,high,算法,TopK,low,nArray
From： https://blog.51cto.com/u_15905375/5919886

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