堆排序(Topk问题)

简介: 堆排序(Topk问题)

1.堆排序

      堆排序是在堆的思想上面进行延伸的一种排序方法,原理就是利用堆的特性.

堆排序首先得建堆,这里建堆有一个原则:

  • 升序建大堆
  • 降序建小堆

利用堆删除的思想来进行排序:

       建堆和堆删除都可以使用向下调整的方法来实现

       堆删除的向下调整和建堆的向上调整在堆的实现这篇博客中有讲解过.但是这里呢我们不用向上调整来建堆,上面提到过用向下调整可以堆删除也可以建堆,这里来讲解向下建堆.

void AdjustUp(HeapDataType* a, int child)
{
  int parent = (child - 1) / 2;
  while (child > 0)
  {
    if (a[child] > a[parent])
    {
      Swap(&a[child], &a[parent]);
      child = parent;
      parent = (parent - 1) / 2;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
void AdjustDown(HeapDataType* a, int n, int parent)
{
  int child = parent * 2 + 1;
  while (child < n)
  {
    if (child+1 < n && a[child] > a[child + 1])
    {
      child++;
    }
    if (a[parent] > a[child])
    {
      Swap(&a[parent], &a[child]);
      parent = child;
      child = parent * 2 + 1;
    }
    else
    {
      break;
    }
  }
}
void HeapSort(HeapDataType* a, int n)
{
  //向上调整建堆  o(n*log n)
  //for (int i = 1; i < n; i++)
  //{
  //  AdjustUp(a, i);
  //}
  //升序(建大堆)  降序(建小堆)
  //o(n)向下调整建堆
  for (int i = (n-1-1)/2; i >= 0 ; i--)
  {
    AdjustDown(a, n, i);
  }
   //o(n* log n)
  int end = n - 1;
  while (end > 0)
  {
    Swap(&a[0], &a[end]);
    AdjustDown(a, end, 0);
    end--;
  }
}

         n是堆的大小,n-1找到最后一个叶子结点的下标,根据子结点找父结点的公式,再减1,除2,找到父结点,然后进行比较,交换.一层层往上,直到调整到根结点就结束,堆就建好了.


       时间复杂度都按最坏情况下来算,二者虽然都是约等于 O(N),但是向下调整的速度会比向上调整要块.


2.Topk

TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大

       对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:

  1. 用数据集合中前K个元素来建堆
  1. 前k个最大的元素,则建小堆
  1. 前k个最小的元素,则建大堆
  1. 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则替换堆顶元素

       将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。

       先开一个k大小的小堆升序的,此时堆顶的数据就是堆中最小的那个数据,然后从文件中一个一个的读数据,跟堆顶的数据进行比较,大的就进堆.当文件中的所有数据都被比较完后,此时堆中的所有数据就是这组数据中的k个最大值.

具体的实现代码如下:

       首先来造数据,先有数据我们才能够找到数据中前k个最大的值,这里会涉及到C语言的文件相关操作,对这方面有遗忘的或是不太懂的小伙伴,可以先看下<<文件操作>>

//造数据
void CreateNDate()
{
    //数据个数
  int n = 1000000;
  srand(time(0));
  const char* file = "data.txt";
  FILE* filname = fopen(file, "w");
  if (filname == NULL)
  {
    perror("fopen fail");
    exit(-1);
  }
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    int x = rand() % 100000;
    fprintf(filname, "%d\n", x);
  }
}
//Topk
void PrintTopK(const char* file,int k)
{
  // a中前k个元素建堆
  FILE* fout = fopen(file, "r");
  if (fout == NULL)
  {
    perror("fopen fail");
    exit(-1);
  }
  int* a = malloc(sizeof(int) * k);
  if (a == NULL)
  {
    perror("malloc fail");
    exit(-1);
  }
  for (int i = 0; i < k; i++)
  {
    fscanf(fout, "%d", &a[i]);
  }
  // 建小堆
  for (int i = (k-1-1)/2; i >= 0; i--)
  {
    AdjustDown(a, k, i);
  }
  // 剩余n-k个元素依次与堆顶元素交换
  int x = 0;
  while (fscanf(fout, "%d", &x) != EOF)
  {
    if (x > a[0])
    {
      a[0] = x;
      AdjustDown(a, k, 0);
    }
  }
  for (int i = 0; i < k; i++)
  {
    printf("%d ", a[i]);
  }
  printf("\n");
  fclose(fout);
}

      本期的内容就是以上这些啦,希望大家动动小手指,给博主一键三连,大家的支持是我前行的最大动力。 

目录
相关文章
|
C++ Windows
使用 windbg gflags dumpbin 排查应用程序启动错误
使用 windbg gflags dumpbin 排查应用程序启动错误
|
11月前
|
Kubernetes Cloud Native 微服务
云原生入门与实践:Kubernetes的简易部署
云原生技术正改变着现代应用的开发和部署方式。本文将引导你了解云原生的基础概念,并重点介绍如何使用Kubernetes进行容器编排。我们将通过一个简易的示例来展示如何快速启动一个Kubernetes集群,并在其上运行一个简单的应用。无论你是云原生新手还是希望扩展现有知识,本文都将为你提供实用的信息和启发性的见解。
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
解决top-k问题--堆排序
解决top-k问题--堆排序
|
Kubernetes 负载均衡 前端开发
二进制部署Kubernetes 1.23.15版本高可用集群实战
使用二进制文件部署Kubernetes 1.23.15版本高可用集群的详细教程,涵盖了从环境准备到网络插件部署的完整流程。
484 4
二进制部署Kubernetes 1.23.15版本高可用集群实战
|
12月前
|
运维 监控 网络安全
Python 在网络运维方面的自动化应用实例
Python 在网络运维方面的自动化应用实例
342 4
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 知识图谱
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
通过元学习优化增益模型的性能:基础到高级应用总结
在当今数据驱动的决策过程中,因果推断和增益模型扮演了至关重要的角色。因果推断帮助我们理解不同变量间的因果关系,而增益模型则专注于评估干预措施对个体的影响,从而优化策略和行动。然而,要提高这些模型的精确度和适应性,引入元学习器成为了一个创新的解决方案。元学习器通过将估计任务分解并应用不同的机器学习技术,能够有效增强模型的表现。接下来,我们将详细探讨如何利用元学习优化增益模型的性能,特别是通过S-Learner、T-Learner和X-Learner这几种估计器。
289 1
|
存储 缓存
使用ETag来验证资源的完整性
使用ETag来验证资源的完整性
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 Ruby
【池化层】基础回顾:带你认识神经网络中的池化层
【池化层】基础回顾:带你认识神经网络中的池化层
1775 0
【池化层】基础回顾:带你认识神经网络中的池化层
|
前端开发 JavaScript 安全
深入探索 Qt WebEngineCore:从基础原理到高级应用与技巧
深入探索 Qt WebEngineCore:从基础原理到高级应用与技巧
1297 0