100亿个数中找出最大的前K个数(海量数据topK问题)

分析:海量数据topK问题,在我们日常生活中应用非常广泛,比如微信的计步软件,它就是topK问题,统计出前K名,然后进行排序。那如何解决这个问题呢?我们用堆可以很好的解决这个问题。我们先用前K个数建立一个大堆/小堆(找最大前K个数用小堆,找最小前K个数用大堆,因为:如果找最大前K个数,我们建立一个大堆的话,我们需要用第N-K-1个数与堆顶元素比较,如果它比堆顶元素小我们就要舍弃它,但如果它比堆顶元素小,但比堆中其中一个元素大,我们把它舍弃的话,这样就会排序错误,不能达到目的,但如果我们建立的是小堆的话,堆顶元素是目前堆中最小的元素,如果一个数比堆中最小元素都小的话,那它比这个堆中任一元素都小,舍弃它;找最小的前K个数,建立最大堆也是这个道理),用剩余的N-K个数一一与堆顶也是比较,要么舍弃,要么与堆顶也是交换,再调整堆。
在这里的代码,会用到堆的调整和创建操作,在我们上一篇博客中我有写到,在这里我就直接调用了,如果不懂是话,可以点击这个链接,去看看堆调整和创建堆的代码:https://mp.csdn.net/mdeditor/82346337
代码:
topK.h

#ifndef __TOPK_H__
#define __TOPK_H__

#include"Heap.h"

typedef struct topK
{
    Heap hp;
}topK;

void CreatetopK(topK* t, HPDataType* array, int k, int size);

#endif //__TOPK_H__

topK.c

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include"topK.h"


void CreatetopK(topK* t, HPDataType* array, int k, int size)
{
    assert(t);
    //用前K个元素建立一个小堆
    CreateHeap(&(t->hp), array, k, Less);
    //用剩余的N-K个元素与堆顶元素比较,若比堆顶元素大,与堆顶元素交换,调整,若比堆顶元素小,则舍弃该元素

    while (k < size)
    {

        int root = (k - 1) >> 1;
        if (t->hp._hp[0] < array[k])
        {
            Swap(&(t->hp._hp[0]), &(array[k]));
            AdjustDown(&(t->hp), root, Less);
            k += 1;
        }
        else
            k += 1;
    }
}

test.c

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include"topK.h"

int main()
{
    topK t;
    HPDataType array[] = { 53, 17, 78, 9, 45, 65, 87, 23, 31 };
    int k = 5;
    CreatetopK(&t, array, k, 9);
    Print((t.hp));
    return 0;
}

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