10亿个数字里里面找最小的10个
什么是TOP K问题
Top K指的是从n（很大）个数据中，选取最大（小）的k个数据。例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生，再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词。
对于这种问题，效率比较高的解决方法是使用最小堆。
什么是最大（小）堆
最大堆，最小堆类似，以下以最小堆为例进行讲解。
最小堆是满足以下条件的数据结构：
1）它是一棵完全二叉树
2）所有父节点的值小于或等于两个子节点的值。
最小堆：
最大堆：
什么是完全二叉树
除了最后一层之外的其他每一层都被完全填充，并且所有结点都保持向左对齐。
堆排序解决TOP K
对于TOPK问题，解决方法有很多：
方法一：对源数据中所有数据进行排序，取出前K个数据，就是TopK。
但是当数据量很大时，只需要k个最大的数，整体排序很耗时，效率不高。
方法二：维护一个K长度的数组a[]，先读取源数据中的前K个放入数组，对该数组进行升序排序，再依次读取源数据第K个以后的数据，和数组中最小的元素（a[0]）比较，如果小于a[0]直接pass，大于的话，就丢弃最小的元素a[0]，利用二分法找到其位置，然后该位置前的数组元素整体向前移位，直到源数据读取结束。
这比方法一效率会有很大的提高，但是当K的值较大的时候，长度为K的数据整体移位，也是非常耗时的。
最小堆思路
最小堆（小根堆）是一种数据结构，它首先是一棵完全二叉树，并且，它所有父节点的值小于或等于两个子节点的值。
最小堆的存储结构（物理结构）实际上是一个数组。如下图：
堆有几个重要操作：
BuildHeap：将普通数组转换成堆，转换完成后，数组就符合堆的特性：所有父节点的值小于或等于两个子节点的值。
Heapify(int i)：当元素i的左右子树都是小根堆时，通过Heapify让i元素下降到适当的位置，以符合堆的性质。
回到上面的取TopK问题上，用最小堆的解决方法就是：先去源数据中的K个元素放到一个长度为K的数组中去，再把数组转换成最小堆。再依次取源数据中的K个之后的数据和堆的根节点（数组的第一个元素）比较，根据最小堆的性质，根节点一定是堆中最小的元素，如果小于它，则直接pass，大于的话，就替换掉跟元素，并对根元素进行Heapify，直到源数据遍历结束。
最小堆解决TOPK
最小堆的实现：
public class MinHeap
{
// 堆的存储结构 - 数组
private int[] data;
// 将一个数组传入构造方法，并转换成一个小根堆
public MinHeap(int[] data)
{
this.data = data;
buildHeap();
}
// 将数组转换成最小堆
private void buildHeap()
{
// 完全二叉树只有数组下标小于或等于 (data.length) / 2 - 1 的元素有孩子结点，遍历这些结点。
// *比如上面的图中，数组有10个元素， (data.length) / 2 - 1的值为4，a[4]有孩子结点，但a[5]没有*
for (int i = (data.length) / 2 - 1; i >= 0; i--)
{
// 对有孩子结点的元素heapify
heapify(i);
}
}
private void heapify(int i)
{
// 获取左右结点的数组下标
int l = left(i);
int r = right(i);
// 这是一个临时变量，表示 跟结点、左结点、右结点中最小的值的结点的下标
int smallest = i;
// 存在左结点，且左结点的值小于根结点的值
if (l < data.length && data[l] < data[i])
smallest = l;
// 存在右结点，且右结点的值小于以上比较的较小值
if (r < data.length && data[r] < data[smallest])
smallest = r;
// 左右结点的值都大于根节点，直接return，不做任何操作
if (i == smallest)
return;
// 交换根节点和左右结点中最小的那个值，把根节点的值替换下去
swap(i, smallest);
// 由于替换后左右子树会被影响，所以要对受影响的子树再进行heapify
heapify(smallest);
}
// 获取右结点的数组下标
private int right(int i)
{
return (i + 1) << 1;
}
// 获取左结点的数组下标
private int left(int i)
{
return ((i + 1) << 1) - 1;
}
// 交换元素位置
private void swap(int i, int j)
{
int tmp = data[i];
data[i] = data[j];
data[j] = tmp;
}
// 获取对中的最小的元素，根元素
public int getRoot()
{
return data[0];
}
// 替换根元素，并重新heapify
public void setRoot(int root)
{
data[0] = root;
heapify(0);
}
}利用最小堆获取TopK：
public class TopK
{
public static void main(String[] args)
{
// 源数据
int[] data = {56,275,12,6,45,478,41,1236,456,12,546,45};
// 获取Top5
int[] top5 = topK(data, 5);
for(int i=0;i<5;i++)
{
System.out.println(top5[i]);
}
}
// 从data数组中获取最大的k个数
private static int[] topK(int[] data,int k)
{
// 先取K个元素放入一个数组topk中
int[] topk = new int[k];
for(int i = 0;i< k;i++)
{
topk[i] = data[i];
}
// 转换成最小堆
MinHeap heap = new MinHeap(topk);
// 从k开始，遍历data
for(int i= k;i<data.length;i++)
{
int root = heap.getRoot();
// 当数据大于堆中最小的数（根节点）时，替换堆中的根节点，再转换成堆
if(data[i] > root)
{
heap.setRoot(data[i]);
}
}
return topk;
}
}腾讯云开发者
