「leetcode」973. 最接近原点的 K 个点【优先级队列】详解

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思路

这道题其实我在讲解队列的时候，就已经讲过了，在栈与队列：求前 K 个高频元素和队列有啥关系？中，我介绍了一种队列， 优先级队列，其实就是大（小）顶堆。

大家有精力的话也可以做做347.前 K 个高频元素，347是求前k的高频元素，本题呢，其实是求前k的低频元素。

所以套路都是一样一样的。

有的同学会用快排，其实快排的话把所有元素都排序了，时间复杂度是O(nlogn)，而使用优先级队列时间复杂度为O(nlogk)，因为只需要维护k个元素有序。

C++代码如下：

class Solution {

public:
    // 大顶堆比较函数
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair>& lhs, const pair>& rhs) {
            return lhs.first < rhs.first;
        }
    };
    vector> kClosest(vector>& points, int K) {
        // 定义一个大顶堆
        priority_queue>, vector>>, mycomparison> pri_que;
        for(int i = 0; i < points.size(); i++) {
            int x = points[i][0];
            int y = points[i][1];
            pair> p(x * x + y * y, points[i]); // key:距离，value是(x,y)
            pri_que.push(p);
            if (pri_que.size() > K) { // 如果队列的大小大于了K，则队列弹出，保证队列的大小一直为k
                pri_que.pop();
            }
        }
        vector> result(K); // 把队列里元素放入数组
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            result[i] = pri_que.top().second;
            pri_que.pop();
        }
        return result;
    }
};

我是程序员Carl，利用工作之余重刷leetcode，更多精彩算法文章尽在：代码随想录，关注后，回复「Java」「C++」「python」「简历模板」等等，有我整理多年的学习资料，可以加我微信，备注「简单自我介绍」+「组队刷题」，拉你进入刷题群，每天一道经典题目分析，我选的每一道题目都不是孤立的，而是由浅入深一脉相承的，如果跟住节奏每篇连续着看，定会融会贯通。