【Java】 劍指offer(40) 最小的k個數

本文參考自《劍指offer》一書，代碼采用Java語言。

更多：《劍指Offer》Java實現合集  

題目　

　　輸入n個整數，找出其中最小的k個數。例如輸入4、5、1、6、2、7、3、8這8個數字，則最小的4個數字是1、2、3、4。

思路

　　思路一：同劍指offer(39) 數組中出現次數超過一半的數字中使用partition()方法，基於數組的第k個數字調整，使得更小的k個數字都在數組左邊即可。

　　思路二：依次遍歷n個整數，用一個容器存放最小的k個數字，每遇到比容器中最大的數字還小的數字時，將最大值替換為該數字。容器可以使用最大堆或者紅黑樹來實現。本文根據堆排序的原理來實現。

 

測試算例　

　　1.功能測試（數組中存在/不存在重復數字）

　　2.邊界值測試（k=1或者等於數組長度）

　　2.特殊測試（null、k<1、k大於數組長度）

Java代碼

//題目：輸入n個整數，找出其中最小的k個數。例如輸入4、5、1、6、2、7、3、8
//這8個數字，則最小的4個數字是1、2、3、4。

public class KLeastNumbers {
  
    /*
     * 方法一：采用partition()
     */
    public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution1(int [] input, int k) {
        ArrayList<Integer> leastNumbers = new ArrayList<Integer>();
        while(input==null || k<=0 || k>input.length)
            return leastNumbers;
        int start=0;
        int end=input.length-1;
        int index=partition(input,start,end);
        while(index!=k-1){
            if(index<k-1){
                start=index+1;
                index=partition(input,start,end);
            }else{
                end=index-1;
                index=partition(input,start,end);
            }
        }
        for(int i=0;i<k;i++){
            leastNumbers.add(input[i]);
        }
        return leastNumbers;
    }
     
    private int partition(int[] arr, int start,int end){
        int pivotKey=arr[start];
        while(start<end){
            while(start<end && arr[end]>=pivotKey)
                end--;
            swap(arr,start,end);
            while(start<end && arr[start]<=pivotKey)
                start++;
            swap(arr,start,end);
        }
        return start;
    }
     
    private void swap(int[] arr, int i,int j){
        int temp=arr[i];
        arr[i]=arr[j];
        arr[j]=temp;
    }
    
    /*
     * 方法二：基於堆的容器
     */
    public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution2(int [] input, int k) {
        ArrayList<Integer> leastNumbers = new ArrayList<Integer>();
        while(input==null || k<=0 || k>input.length)
            return leastNumbers;
        int[] numbers=new int[k];  //用於放最小的k個數
        for(int i=0;i<k;i++)
            numbers[i]=input[i];//先放入前k個數
        for(int i=k/2-1;i>=0;i--){
            adjustHeap(numbers,i,k-1);//將數組構造成最大堆形式
        }
        for(int i=k;i<input.length;i++){
            if(input[i]<numbers[0]){ //存在更小的數字時
                numbers[0]=input[i];
                adjustHeap(numbers,0,k-1);//重新調整最大堆
            }
        }
        for(int n:numbers)
            leastNumbers.add(n);
        return leastNumbers;
    }
     
    //最大堆的調整方法，忘記時可以復習一下堆排序。
    private void adjustHeap(int[] arr,int start,int end){
        int temp=arr[start];
        int child=start*2+1;
        while(child<=end){
            if(child+1<=end && arr[child+1]>arr[child])
                child++;
            if(arr[child]<temp)
                break;
            arr[start]=arr[child];
            start=child;
            child=child*2+1;
        }
        arr[start]=temp;
    }
}

 

大頂堆可以用PriorityQueue實現，所以方法二可利用API實現如下：

    public ArrayList<Integer> GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
        ArrayList<Integer> list = new ArrayList<>();
        if(input==null || input.length<k || k<=0)
            return list;
        PriorityQueue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(k,(i1, i2)->(i2-i1));
        for(int i=0; i<input.length; i++){
            if(heap.size()<k){
                heap.offer(input[i]);
            }else if(heap.peek()>input[i]){
                heap.poll();
                heap.offer(input[i]);
            }
        }
        for(int i: heap)
            list.add(i);
        return list;
    }

　　

收獲

　　1.k小於等於0的情況別忘記了

　　2.方法二，只需要在原始數組中進行讀入操作，而所有的寫操作和判斷都是在容器中進行的，不用反復讀取原始數組，思想非常好。

　　3.記得要弄清楚是否可以改變原始輸入的數組。

　　4.partition函數：即是快速排序的基礎，也可以用來查找n個數中第k大的數字。

　　5.當涉及到頻繁查找和替換最大最小值時，二叉樹是非常合適的數據結構，要能想到堆和二叉樹。

　　6. PriorityQueue重點：

　　　　* 大頂堆與小頂堆的構建: new Comporator()

　　　　* 如何插值: heap.offer(e)

　　　　* 如何獲取堆頂的值: heap.peek(), heap.poll()

 

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