概述
思想:用最大堆操作来减少时间复杂度,最终的时间复杂度为:O(k)+(n-k)log(k),其中O(k)是建堆时间,log(k)是每次调整的时间,最多进行n-k次调整。
代码如下:
#include<iostream>
#include<vector>
using namespace std;
void adjust(int k,int m,vector<int>&num)
{
intj=k;
while(j<=(m-2)>>1)
{
if(num[j]>num[2*j+1]&& num[j]>num[2*j+2])
break;
elseif(num[2*j+1]<=num[2*j+2])
{
swap(num[j],num[2*j+2]);
j=2*j+2;
}
else
{
swap(num[j],num[2*j+1]);
j=2*j+1;
}
}
}
void makeHeap(intm,vector<int> &num)
{
for(int i=(m-2)>>1;i>=0;i--)
adjust(i,m,num);
}
void partialSort(intm,vector<int> &num)//找出最小的m个元素
{
makeHeap(m,num);//建最大堆
for(int i=m;i<num.size();i++)
{
if(num[i]<num[0])
{
swap(num[i],num[0]);
adjust(0,m,num);//不断的把最大元素换出,并且重新调整堆
}
}
}
int main()
{
intArr[]={3,9,6,8,-10,7,-11,19,30,12,23};
vector<int>num(Arr,Arr+11);
partialSort(5,num);
for(int i=0;i<num.size();i++)
cout<<num[i]<<" ";
cout<<endl;
system("pause");
return0;
}
最后
以上就是生动季节为你收集整理的找出n个元素中最小的k个数(编程珠玑第二章)的全部内容,希望文章能够帮你解决找出n个元素中最小的k个数(编程珠玑第二章)所遇到的程序开发问题。
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