【数据结构】TOP-K问题/使用堆解决

简介: 文章目录TOP-K问题一、题目描述二、 思路:三、代码实现1.随机产生一万个数据,存入文件中。2.找前K个最大值3.测试类:四、时间复杂度和空间复杂度分析TOP-K问题

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TOP-K问题

一、题目描述

假设有一亿个数据,内存存储不下,而我们只需要这一亿个数据中最大的前K个。

二、 思路:

1.:存前K个数据入堆

从第二个开始,每存储一个数据进来,就对其进行向上调整,使其一直保持为小堆。直到k-1个节点停止存储。

2.再从第K+1个数据开始读取

此时读取的数据就不再往堆中插入了,而是与堆顶元素进行比较,如果比堆顶大,那么就替换堆顶元素,然后进行基于小堆的向下调整。

3.所有数据读取完毕,堆中剩余的K个就是最大的K个数据

三、代码实现

1.随机产生一万个数据,存入文件中。

void CreateNDate()
{
  // 造数据
  int n = 10000000;
  srand(time(0));
  const char* file = "data.txt";
  FILE* fin = fopen(file, "w");
  if (fin == NULL)
  {
    perror("fopen error");
    return;
  }
  for (int i = 0; i < n; ++i)
  {
    int x = (rand() + i) % 10000000;
    fprintf(fin, "%d\n", x);
  }
  fclose(fin);
}

2.找前K个最大值

void PrintTopK(const char* filename, int k)
{
 建堆/用a中前k个元素建堆
  FILE* fout = fopen(filename, "r");
  if (fout == NULL)
  {
    perror("fopen fail");
    return;
  }
开辟K个元素空间
  int* minheap = (int*)malloc(sizeof(int) * k);
  if (minheap == NULL)
  {
    perror("malloc fail");
    return;
  }
将前k个元素读入数组minheap
  for (int i = 0; i < k; i++)
  {
    fscanf(fout, "%d", &minheap[i]);
  }
 用前k个数建小堆,使用从下到上的向下调整方法建堆。
k-1下标的双亲节点是(k-1-1)/2;
  for (int i = (k - 2) / 2; i >= 0; --i)
  {
    AdjustDown(minheap, k, i);
  }
将剩余n-k个元素依次与堆顶元素交换,不满足,则替换
  int x = 0;
  while (fscanf(fout, "%d", &x) != EOF)
  {
    if (x > minheap[0])
    {
替换堆顶元素进堆
      minheap[0] = x;
并且进行调整
      AdjustDown(minheap, k, 0);
    }
  }
遍历完所有n个数据后,打印出堆中的数据,就是最大的K个数据啦!
  for (int i = 0; i < k; i++)
  {
    printf("%d ", minheap[i]);
  }
  printf("\n");
  fclose(fout);
}
// fprintf  fscanf

3.测试类:

int main()
{
  //CreateNDate();
  PrintTopK("data.txt", 5);
  return 0;
}

四、时间复杂度和空间复杂度分析

🔸时间复杂度:O(N*logK);

N:节点个数。K:最大的前K个个数

如果N>>K,那么可以认为时间复杂度是O(N);这也是此算法的厉害之处。

🔸空间复杂度:O(K);

K:最大的前K个个数.

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