大家好,我是吴师兄。
众所周知,Top K 问题是面试中的常客,一般有两种解法,一种解法使用堆,另一种解法借鉴快速排序的思想。
如果在面试的时候问到了Top K 问题,同时你又掌握了这两种解法,请憋住笑!
遇到原题,更加需要好好发挥。
因为,不同的条件会决定这两种解法哪种更好一些。
面试如戏,你需要在这场面试中让面试官看到你思考问题的方式。
如果一看到原题,你就噼里啪啦的背出答案,说不定面试官就一皱眉头:大意了,给他出原题了,那我得重新出一道难题。
结果给你一道你没见过的难题,翻车了!
所以,切记,面试遇到原题,请好好表演,尽可能的拉扯时间,让面试官认为你解决问题的思路没问题。
今天,就带大家来学习一道非常经典的Top K 问题,同时使用快速排序的思想去处理,好好掌握,方可演戏!
先看题目描述:
输入整数数组 arr
,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 。
这道题目最简单粗暴的方法当然是将数组 arr
按照从小到大的顺序整体排序之后,获取数组的前 k 个数就行。
而整体排序的算法有很多种选择,比如冒泡、选择、快速、堆排序等等。
这种暴力解法肯定不是面试官想要的回答,因为我们没有利用好题目的全部条件。
再读一下这句话:找出其中最小的 k 个数。
这句话隐藏着以下几个意思:
也就意味着,在排序过程中,我们可以去不断的缩小排序的区间,这里我们借助快速排序的代码,稍微的改动几行就完成了这道题目。
具体操作如下:
pivot
,根据快速排序的操作,将当前区间划分为了三个区间。pivot
的元素pivot
的元素pivot
的元素pivot
所在的下标 index 与 k 的关系k
个数肯定部分是在这个区间,还需要继续在右侧区间中去寻找出一部分元素来填充,因此对对右侧区间进行快速排序即可k
个数,将其返回。k
个数肯定是都在在这个区间,而中间、右侧区间均可以不去处理,只需要继续对左侧区间进行快速排序即可,找到那 k 个数。最后,结合分析迅速写出代码。
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// 作者:程序员吴师兄
class Solution {
public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
if (k == 0 || arr.length == 0) {
return new int[0];
}
// 执行快速排序操作,定位找到下标为 k - 1 的那个元素
return quickSort(arr,0,arr.length - 1,k - 1);
}
// 函数传入待排序数组 nums
// 排序区间的左端点 left
// 排序区间的右端点 right
private int[] quickSort(int[] nums,int left, int right , int index){
// 调用函数 partition,将 left 和 right 之间的元素划分为左右两部分
int mid = partition(nums,left,right);
// 如果 mid 下标恰巧为 index,那么找到了最小的 k 个数
if (mid == index) {
// 直接返回
return Arrays.copyOf(nums, mid + 1);
// 如果 mid 下标大于 index,那么说明需要在左侧元素中去切分
}else if( mid > index ){
// 对 mid 左侧的元素进行快速排序
return quickSort(nums,left,mid - 1, index );
}else{
// 对 mid 右侧的元素进行快速排序
return quickSort(nums,mid + 1,right, index );
}
}
private int partition(int[] nums, int left ,int right){
// 经典快速排序的写法
// 设置当前区间的第一个元素为基准元素
int pivot = nums[left];
// left 向右移动,right 向左移动,直到 left 和 right 指向同一元素为止
while( left < right ){
// 只有当遇到小于 pivot 的元素时,right 才停止移动
// 此时,right 指向了一个小于 pivot 的元素,这个元素不在它该在的位置上
while( left < right && nums[right] >= pivot ){
// 如果 right 指向的元素是大于 pivot 的,那么
// right 不断的向左移动
right--;
}
// 将此时的 nums[left] 赋值为 nums[right]
// 执行完这个操作,比 pivot 小的这个元素被移动到了左侧
nums[left] = nums[right];
// 只有当遇到大于 pivot left 才停止移动
// 此时,left 指向了一个大于 pivot 的元素,这个元素不在它该在的位置上
while( left < right && nums[left] <= pivot){
// 如果 left 指向的元素是小于 pivot 的,那么
// left 不断的向右移动
left++;
}
// 将此时的 nums[right] 赋值为 nums[left]
// 执行完这个操作,比 pivot 大的这个元素被移动到了右侧
nums[right] = nums[left];
}
// 此时,left 和 right 相遇,那么需要将此时的元素设置为 pivot
// 这个时候,pivot 的左侧元素都小于它,右侧元素都大于它
nums[left] = pivot;
// 返回 left
return left;
}
}