财经投资公司网站建设方案,设计公司是做什么的,网站建设费能算作广告费用吗,ui设计培训费一般多少文章目录 前言在数组中寻找第K大的元素堆排序原理合并K个排序链表总结 前言 提示#xff1a;想要从讨厌的地方飞出来#xff0c;就得有藏起来的翅膀。 --三岛由纪夫《萨德侯爵夫人》 这里我们主要看一下经典的题目#xff0c;这三个题目来说都是堆的热点问题。重点再理解处理… 文章目录 前言在数组中寻找第K大的元素堆排序原理合并K个排序链表总结 前言 提示想要从讨厌的地方飞出来就得有藏起来的翅膀。 --三岛由纪夫《萨德侯爵夫人》 这里我们主要看一下经典的题目这三个题目来说都是堆的热点问题。重点再理解处理方式就行。 在数组中寻找第K大的元素
参考题目地址215. 数组中的第K个最大元素 - 力扣LeetCode 这个题目的道理非常简单主要的方法有三种
选择法堆查找法快速排序法
选择法很简单就是遍历一边找到最大的元素然后再遍历一遍找第二大的然后再遍历一遍找第三大…直到第K次就可以找到目标值。但是这种方法只适合面试的时候预热面试官不会让你写这么简单的代码因为这个方法的时间复杂度为O(NK)。
比较好的方法就是堆排序和快速排序。快速排序我们已经分析过了这里看看堆排序的看看怎么解决。
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其实这个题目采用大顶堆和小顶堆都是可以解决的但是我们这里推荐**“找最大用最小找最小用最大”**找中间用两个堆呗这样更容易理解适用的范围也更广。我们构造一个大小只有4的小顶堆为了更好说明问题我们扩展以下序列【323124515623】。
堆满了之后对于小顶堆并一定所有新来的元素都可以入堆的只有大于根元素的才可以插入到堆中否则就直接抛弃掉。这是一个重要的前提。
另外元素进入的时候先替换根元素如果发现左右两个子树都小该怎么办呢很显然应该是更小的那个比较这样才能保证根元素一定是当前堆最小的。假如两个子孩的值一样呢那就随便选一个。 新元素插入的时候只是替换根元素然后重新构造小顶堆完成之后你会神奇的发现此时根的元素正好是第四大的元素。
这时候你会发现不管要处理多大的序列或者是不是固定的根元素每次都是恰好是当前序列下的第K大的元素。上面图的篇幅优先注意省略了一部分调成的环节这里好好看看。
上面的代码自己实现起来非常困难我们可以借助JDK的优先队列来解决其思路是很简单的。由于第K大的元素其实就是整个数组排序以后后面半部分最小的那个元素这里就可以注意我们可以维护一个有K个元素的最小堆
如果当前堆不满直接添加堆满的时候如果新读到的数小于等于堆顶肯定不是我们要找的元素只有新遍历到的数大于堆顶的时候才能将堆顶拿出然后放入新读到的数进而让堆自己去调整内部的结构。
说明这里最适合的操作其实是replace()即直接把新读到的元素放入堆顶然后执行下沉siftDown()操作。Java中PriorityQueue没有提供这个操作只好先poll再offer
优先队列的写法有很多这里只例举一个有代表性其他的写法都差不多没有本质区别。
看代码如下 /*** 数组中的第K个最大元素* param nums* param k* return*/public static int findKthLargest(int[] nums, int k) {// 当然k不合理就直接结束if (k nums.length) {return -1;}// 获取数组长度int n nums.length;// 创建包含k个元素的小顶堆PriorityQueueInteger minHeap new PriorityQueue(k, (a, b) - a - b);for (int i 0; i k; i) {minHeap.add(nums[i]);}for (int i k; i n; i) {// 获取堆顶元素 比较是否需要替换Integer topEle minHeap.peek();// 这里只有大于 才能进if (nums[i] topEle) {minHeap.poll();minHeap.offer(nums[i]);}}return minHeap.peek();}堆查找与一般的查找一个显著的优势点是可以对于超大数量的数据进行查找还能堆数量位置的流数据进行查找。推荐一个题目⭐⭐⭐⭐
703. 数据流中的第 K 大元素 - 力扣LeetCode
这里重要的是记住找第k大用小顶堆找第K小用大顶堆。
具体来说
k多大就建立多大的固定堆
找最大用小顶堆
只和根元素比较满足条件在能进去堆排序原理
查找找小用大找大用小
排序升序用小降序用大
前面介绍了如何使用堆来进行特殊情况的查找堆的另一个很重要的作用就是排序那么要怎么排序呢其实非常简单我们直到再大顶堆中根节点是整个结构最大的元素我们将其拿走剩下的元素将会重排此时根节点的第二大的元素我们再拿走依次类推。最后堆只剩一个元素的时候是不是拿走的数据也就排好了
具体来说建堆结束之后数组中的数据已经按照大顶堆的特性来组织了数组中的第一个元素就是堆顶也就是最大元素我们只要他和最后一个元素交换那个最大元素就放到下标为n的位置上了。
这个过程上面有点类型“删除堆顶元素”的操作当堆顶元素移除之后我们把剩下标为n的元素放到堆顶然后再通过堆的结构化调整将剩下的n - 1个元素重新构建成堆堆调整之后我们再去取元素这样一直循环直至重复下去直到堆最后剩下一个元素也就是排序完成了。
当然再上面的过程用放到最后一个位置的元素就不参与排序和计算了。
看一个例子我们对一个序列进行排序[2,21,4,53,64,78,90,102]先构造大顶堆然后然根元素出堆继续调整大顶堆 这时候你会发现出堆的序列刚好是10290786453…。也就是从大到小排列。
所以这里可以明白了如果是小顶堆的化自然是升序的。所以再排序的时候
升序用小降序用大。
记住这个对解题很有用。
合并K个排序链表
参考题目介绍23. 合并 K 个升序链表 - 力扣LeetCode 这个问题的解法五花八门我们看下用堆排序要怎么处理因为每个队列都是从小到大排序的我们每次需要拿到最小值也就是说我们需要使用小顶堆构建党法和操作与大顶堆完全一样不同的是每次比较谁更小。使用堆和并的策略是不过几个链表最终都是按照顺序来的。每次都是剩余节点的最小值加到输出链表的尾部然后进行堆的调整最后合并就完成了。
还有一个问题这个堆应该有多大呢给了对少个链表堆就定义多大。 /*** 合并 K 个升序链表** param lists* return*/public ListNode mergeKLists(ListNode[] lists) {if (lists.length 0 || lists null) {return null;}// 创建堆PriorityQueueListNode q new PriorityQueueListNode(Comparator.comparing(node - node.val));for (int i 0; i lists.length; i) {if (lists[i] ! null) {q.add(lists[i]);}}// 虚拟节点ListNode dummy new ListNode(0);ListNode tail dummy;while (!q.isEmpty()) {tail.next q.poll(); // 取最小tail tail.next; // 链接下一个if (tail.next ! null) { // 判断是否到底q.add(tail.next); // 重复下一个}}return dummy.next;}总结
提示堆经典问题大顶堆和小顶堆手绘原理堆排序解析堆查询特点 如果有帮助到你请给题解点个赞和收藏让更多的人看到 ~ (▔□▔)/
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