之前介紹了堆的一些操作，對堆排序的操作是在提前建立了堆的資料結構的基礎上直接呼叫以前的資料結構，但是今天我們要做的是，假如現在你去面試或者遇到問題的時候沒有堆這個資料結構可以直接呼叫的時候怎麼辦呢？難道要現場建立乙個嗎？也不是說不可以，但是畢竟你的時間是有限的，而且其實可以通過直接對陣列的操作來進行堆的操作。
其實topk問題就是複雜之後的堆排序問題，所以今天我主要給大家介紹乙個
topk
問題，其實
topk
問題簡單來說就是在海量的資料中找到最大的
k個數值。就那我們正常的排序來看例如：氣泡排序，在解決海量資料的時候我們就要考慮你程式的複雜度。包括現在很多程式也是，你實現你的思想並不難，難的是你的演算法，你有乙個好的演算法就等於讓你的程式有了更高的智商來解決這個問題。就能又快有準解決你所想要解決的問題。繼續說我們之前所熟悉的氣泡排序，這裡大家學了時間複雜度之後都知道，氣泡排序是乙個時間複雜度為o（
n）的處理程式，當你有
1500
個資料的時候你就需要
2250000
次計算，並且當隨著你的資料的不斷增加，這個數量是急劇增長的。所以在我們處理更多的資料的時候就需要好的演算法。
這裡就是用到了我們的堆，首先還是之前的問題，topk是找到最大的
k個資料，既然是這樣，那是不是就意味著，和我們之前對堆的操作一樣，現在將你的海量資料進行建造大堆等堆建立好了之後，選出來最大的乙個，也就是堆頂的資料，然後讓最後乙個補上來，繼續開始一次向下調整。這樣實現起來是沒有任何問題的，但是在我們看起來他並沒有那麼的簡單，那麼的方便。這裡有沒有更好的辦法呢？我其實你想假如你現在的前
k個元素正好就是最大的元素，那當你建立好整個堆之後，你還是需要不斷的去掉頂，然後不斷的去向下調整。這裡有沒有有點更好的辦法呢？
其實說到這裡我想大家也有一定的思路了，那就是我要top的
k個元素也就是最大的
k個，那我能不能只建立乙個
k大小的堆，其實完全可以，那大家想一下我是要建立乙個大堆還是乙個小堆呢？
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小堆！為什麼呢？舉個例子假如你現在要找最大的前十個數，然後你建立了乙個十個數字的大堆，現在堆頂是十個數裡邊最大的數，堆頂其實可以想象乙個棧頂，他才是你對資料操作的關鍵位置，假如你建立的是大堆，也就是前十個數最大的在堆頂，那假如第十乙個數比堆頂小，那你能證明什麼呢？他該不該入堆呢？萬一他比十個數字所有都小？那萬一他只比堆頂元素小呢？但是你又不能把這個數和堆裡所有元素都比較呢？所以你要建立乙個小堆，堆頂是最小的元素，如果你接下來比較的數堆頂大，那就說明這個數要替代了堆頂的數了，當他替換堆頂元素之後進行一次向下調整，這時候堆裡最小的元素又跑到堆頂了，只要比他大那就把它替換掉，當整個陣列遍歷完畢之後，堆裡的元素就是最大的十個元素了。
那我們應該如何在直接在陣列上進行堆的一系列操作呢？
void heaptopk(int *a, int n, int k)
for (i = k; i < num; i++)
}for (i = 0; i < k; i++)
}
這裡首先我在陣列上的前k個數建立乙個堆。
for (; i >= 0; i--)
for (i = k; i < num; i++)
}
#define _crt_secure_no_warnings 1
#include#includevoid adjustdown(int *a, int n, int root)
else
break;
}}
int main()
;heaptopk(arr, 10, 5);
system("pause");
return 0;
}
堆解決topK問題
小根堆取的話，複雜度過高o nlogn 資料量過大會超時 class solution 堆排序 小根堆 return ans void heap vector int arr start while start 1 else if arr 2 start 1 arr 2 start 2 else s...
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