44_最小的k个数

要求：输入n个整数，找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字，则最小的4个数字是1,2,3,4,。
思路：
方法一：使用堆
比较直观的想法是使用堆数据结构来辅助得到最小的 k 个数。堆的性质是每次可以找出最大或最小的元素。我们可以使用一个大小为 k 的最大堆（大顶堆），将数组中的元素依次入堆，当堆的大小超过 k 时，便将多出的元素从堆顶弹出。时间复杂度为,入堆和出堆操作的时间复杂度均为 O(logk)，每个元素都需要进行一次入堆操作，故算法的时间复杂度为O(nlogk)。
Java 的 PriorityQueue 的使用

import java.util.*;
public class Solution {
    public ArrayList GetLeastNumbers_Solution(int [] input, int k) {
        if(k==0||k>input.length)return new ArrayList(0);
        // 创建大顶堆
        Queue heap = new PriorityQueue<>(k, (i1, i2) -> Integer.compare(i2, i1));
        for (int e : input) {
            // 当前数字小于堆顶元素才会入堆
            if (heap.isEmpty() || heap.size() < k || e < heap.peek()) {
                heap.offer(e);
            }
            if (heap.size() > k) {
                heap.poll(); // 删除堆顶最大元素
            }
        }

        // 将堆中的元素存入数组
        ArrayList res = new ArrayList<>();
        for (Integer e : heap) {
            res.add(e);
        }
        return res;
        }
}

方法二：借鉴快速排序的思想。我们知道快排的划分函数每次执行完后都能将数组分成两个部分，小于等于分界值 pivot 的元素的都会被放到数组的左边，大于的都会被放到数组的右边，然后返回分界值的下标。与快速排序不同的是，快速排序会根据分界值的下标递归处理划分的两侧，而这里我们只处理划分的一边。

class Solution {
    public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
        if (k == 0 || arr.length == 0) {
            return new int[0];
        }
        // 最后一个参数表示我们要找的是下标为k-1的数
        return quickSearch(arr, 0, arr.length - 1, k - 1);
    }

    private int[] quickSearch(int[] nums, int lo, int hi, int k) {
        // 每快排切分1次，找到排序后下标为j的元素，如果j恰好等于k就返回j以及j左边所有的数；
        int j = partition(nums, lo, hi);
        if (j == k) {
            return Arrays.copyOf(nums, j + 1);
        }
        // 否则根据下标j与k的大小关系来决定继续切分左段还是右段。
        return j > k? quickSearch(nums, lo, j - 1, k): quickSearch(nums, j + 1, hi, k);
    }

    // 快排切分，返回下标j，使得比nums[j]小的数都在j的左边，比nums[j]大的数都在j的右边。
    private int partition(int[] nums, int lo, int hi) {
        int v = nums[lo];
        int i = lo, j = hi + 1;
        while (true) {
            while (++i <= hi && nums[i] < v);
            while (--j >= lo && nums[j] > v);
            if (i >= j) {
                break;
            }
            int t = nums[j];
            nums[j] = nums[i];
            nums[i] = t;
        }
        nums[lo] = nums[j];
        nums[j] = v;
        return j;
    }
}