面試題中經常用到堆，這裡總結一下。
方法一：對源資料中所有資料進行排序，取出前k個資料，就是topk。
但是當資料量很大時，只需要k個最大的數，整體排序很耗時，效率不高。
方法二：維護乙個k長度的陣列a，先讀取源資料中的前k個放入陣列，對該陣列進行公升序排序，再依次讀取源資料第k個以後的資料，和陣列中最小的元素（a[0]）比較，如果小於a[0]直接pass，大於的話，就丟棄最小的元素a[0]，利用二分法找到其位置，然後該位置前的陣列元素整體向前移位，直到源資料讀取結束。
這比方法一效率會有很大的提高，但是當k的值較大的時候，長度為k的資料整體移位，也是非常耗時的。
對於這種問題，效率比較高的解決方法是使用最小堆。
首先建立堆
測試public
class
heap
public
void
buildheap
()
}public
void
heapity
(int i)
public
intgetleft
(int i)
public
intgetright
(int i)
public
void
swap
(int i,int j)
public
intgetmin
()
public
void
setmin
(int i)
}
public
class
topk
heap heap=
new heap(topk);
for (
int j = k; j < data.length; j++)
return topk;
}public
static
void
main
(string args)
;
int topk=topk(data,
3);for (
int i : topk) }}
Java最小堆解決TopK問題
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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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