如何在堆排序中使用用户输入数组 - 腾讯云开发者社区

题目是这样的：假设，我们想在大量的数据，如 100 亿个整型数据中，找到值最大的 K 个元素，K 小于 10000。对此，你会怎么做呢？...示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 经典的TopK问题还有：最大（小...也就是说，100亿个整型元素大约需要占用40GB的内存空间，这听起来就不像是普通民用电脑能干的事情，（一般的民用电脑内存比这个小，比如我写文章用的电脑内存是 32GB）。...因此，快速排序的时间复杂度是优于堆排序的。但是快速排序是新建数组，空间复杂度是 O(n) ，远低于堆排序的 O(1) 。对于庞大的数据量，应该优先选择堆排序。...TopK问题就像搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，它会把这些用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线地统计分析，得到最热门的Top10搜索关键词，啥啥惹事就出来了。

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【算法与数据结构】堆排序&&TOP-K问题

通过每次交换堆顶(最小值)和末尾元素，可以实现数组从小到大排列，也就是降序排序结果。...从用户评分最高的物品中找出前K个最受欢迎的物品。从数据库中找出收入前K高的用户。...时间复杂度O(nlogn) 堆排序法:使用小顶堆或大顶堆维护前K个元素,时间复杂度O(nlogk) 选择算法:每次选择当前值最大/小的元素加入结果集,时间复杂度O(nlogk) 空间优化算法:如QuickSelect...索引支持的算法:如果有索引支持,可以利用索引更快找出TOP-K,如B+树。...最佳的方式就是用堆来解决，基本思路如下：用数据集合中前K个元素来建堆前k个最大的元素，则建小堆前k个最小的元素，则建大堆用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较，不满足则替换堆顶元素将剩余

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数据结构从入门到精通——堆排序

堆排序前言堆排序是一种利用堆数据结构实现的排序算法。首先，它将待排序的数组构建成一个大顶堆或小顶堆。然后，通过不断将堆顶元素（最大或最小）与末尾元素交换并重新调整堆，使得数组逐渐有序。...因此，如果稳定性是一个重要的考量因素，那么可能需要选择其他的排序算法，如归并排序或冒泡排序。二、堆排序的特性总结堆排序使用堆来选数，效率就高了很多。...时间效率：堆排序的时间复杂度在最坏情况下为O(nlogn)，其中n是待排序元素的数量。这意味着无论输入数据的初始状态如何，堆排序都能保持相对稳定的性能。...这一点在处理大型数据集时尤为重要，因为某些排序算法（如快速排序）在特定输入情况下可能会退化为O(n²)的时间复杂度。不稳定性：堆排序是一种不稳定的排序算法。...综上所述，堆排序是一种高效、稳定、易于实现且适用性广的排序算法。尽管它在某些方面可能不如其他排序算法（如快速排序或归并排序）出色，但在许多实际应用中，它仍然是一种非常有用的排序工具。

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三刷”数组中的第K个最大元素“，我终于学会了堆排序

示例 1: 输入: [3,2,1,5,6,4] 和 k = 2 输出: 5 示例 2: 输入: [3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出: 4 第一次刷不就是个简单的数组排序嘛...但是直到，参加高德地图的面试，上来就是问的原题，返回数组中第K个最大元素，使用堆排序。...父节点内容大于子节点内容故名思义，每个父节点的内容，都大于它的子节点的值，就不展开解释了怎样用代码表示一个堆用数组可以表示一个堆因为堆是从上至下，从左至右构建的，我们可以给每个节点加上标识正好可以用一个数组来存储这些标识...数组的下标对应堆的顺序标识，数组每一项的值，表示堆的节点的值 var arr = [10，5，8，3，4，6，7，1，2] 从任一节点出发，都可以拿到这个节点的父节点，和子节点如第4个节点，i=...3 那么他的父节点的在数组中的顺序为：parent = Math.floor((i-1)/2) = 1 他的子节点的在数组中顺序为： c1 = 2i+1 = 7 c2 = 2i+2 = 8 如第4个节点是

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吃土记：之前理解时间复杂度计算方式是错误的

堆排序中建堆过程的时间复杂度O(n) 快速选择时间复杂度是o（n）每日一题：堆排序中建堆过程的时间复杂度是查缺补漏时间复杂度定义：若有某个辅助函数f(n)，使得当n趋近于无穷大时，敲黑板...记作T(n)=O(f(n)) 根据定义，可以归纳出基本的计算步骤计算出基本操作的执行次数T(n) 计算出T(n)的数量级用大O来表示时间复杂度 O(n) 代码 a=0; b=1;...)=4 所以时间复杂度：log2(n)+(log2(n)+1) = 2log2(n)+1 log2(n):循环体内执行次数，(log2(n)+1):判断语句执行次数 */ 总结用大...如何在O(n)的时间复杂度内查找一个无序数组中的第K个大元素 ** 如何在O(n)的时间复杂度内查找一个无序数组中的第K个大元素？...* 第一次分区查找，我们需要对大小为 n 的数组执行分区操作，需要遍历 n 个元素。 * * 第二次分区查找，我们只需要对大小为 n/2 的数组执行分区操作，需要遍历 n/2 个元素。

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笨办法学 Python · 续练习 22：后缀数组

但是，这对我有什么用呢？一旦我有了这个列表，那么我可以通过这个列表的二分搜索，来找到我想要的任何后缀。...下一个面试官来了，他问我：“如何在字符串中寻找子串？” 太棒了！我在空闲时间里一直在研究这个问题。我当然知道！...我跳起来走到白板，向那个家伙解释如何制作一个后缀树，它如何提高搜索性能，修改后的堆排序如何更快，后缀树的工作原理，为什么它比三叉搜索树更好，以及如何在 C 中实现。...我想，如果我可以展示如何在 C 中写出来，那么这将证明，我不只是一个核心能力的 Java 码工。那个家伙很震惊，就像我在采访室里打开一袋新鲜的榴莲一样。...我们将在以后的练习中使用它们。完成之后，你需要进行研究性学习来完成这个练习。研究性学习一旦你的测试正常工作，使用你的BSTree重写它，进行后缀排序和搜索。

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拜托，别再问我什么是堆了!

堆的底层是如何表示的呢，从以上堆的介绍中我们知道堆是一颗完全二叉树，而完全二叉树可以用数组表示 ?...一般对于二叉树来说每个节点是要存储左右子节点的指针，而由于完全二叉树的特点（叶子节点都在最后一层，并且这些叶子节点都是靠左排序的），用数组来表示它再合适不过，用数组来存储有啥好处呢，由于不需要存指向左右节点的指针...堆排序用堆怎么实现排序？...用这种方式生成的大顶堆空间复杂度是多少呢，由于我们新建了一个数组，所以空间复杂度是 O(n)，但其实堆排序是原地排序的（不需要任何额外空间），所以我们重点看下如何在不需要额外空间的情况下生成大顶堆。...但堆排序实际在生产中用得并不是很多，Java 默认的数组排序（Arrays.sort()）底层也是用的快排，时间复杂度和快排一样快，为啥堆排序却并不受待见呢。

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C#堆排序算法

在堆排序中，我们首先将待排序的数组构建成一个最大堆（或最小堆），然后逐个从堆中取出最大的元素（或最小的元素），将其放到数组的末尾，同时重新调整剩余元素构成的堆，直到堆中没有元素为止。...堆排序的算法步骤将无序序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择最大堆或最小堆。依次从堆中取出最大的元素（或最小的元素），将其放到数组的末尾。重新调整剩余元素构成的堆，使其满足堆的性质。...然后，我们使用HeapSort方法对数组进行排序。HeapSort方法首先通过Heapify方法将数组构建成一个最大堆，然后依次取出堆顶元素并调整堆，直到堆中没有元素。...堆排序的性能分析堆排序的时间复杂度在所有情况下都是O(n log n)，这是因为无论输入数据如何，构建堆、调整堆和取出堆顶元素的操作都需要这个数量级的时间。...由于堆排序在所有情况下的时间复杂度都是O(n log n)，它在实际应用中非常受欢迎，如操作系统的进程调度、数据库的索引和优先队列的实现。

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堆的基本操作（C 语言版）

堆的介绍堆的定义堆（Heap）就是用数组实现的二叉树，所以它没有使用父指针或者子指针。堆根据“堆属性”来排序，“堆属性”决定了树中节点的位置。...堆的常用方法：构建优先队列支持堆排序快速找出一个集合中的最小值（或者最大值）堆的属性堆分为两种：最大堆和最小堆，两者的差别在于节点的排序方式。...我们准备将上面的例子中的树这样存储： [ 10, 7, 2, 5, 1 ] 注意：堆有两个性质结构性：堆必须是一棵完全二叉树堆序性：堆的父节点要么都大于子节点，要么小于子节点，前者叫大顶堆，后者叫小顶堆；由此，堆可以用一个数组来表示...大小要在用户输入的元素个数上+1 int Size;//数组里已有的元素(不包含a[0]) int Capacity; //数组的数量上限 }heap;//定义顶堆如果这样定义，怎么做呢...大小要在用户输入的元素个数上+1 int Size;//数组里已有的元素(不包含a[0]) int Capacity; //数组的数量上限 }heap;//定义顶堆 //创建堆

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数据结构和算法面试常见题必考以及前端面试题

(left + 1) : (right + 1); } 1.5 如何在排序的数组中，找出给定数字出现的次数其实我的想法是通过hashmap来实现，其实也没必要在乎数组是否是排序的。...数组从栈中分配空间，自由度小；链表从对中分配内存，自由度大，但管理麻烦。数组中的数据在内存中时顺序存储的，链表是随机存储的。数组便于查询；链表便于插入删除。...nlog^2n) O(1) 不稳定归并排序 O(nlog(n)) O(nlogn) O(nlogn) O(n) 稳定快速排序 O(nlogn) O(nlogn) O(n^2) O(logn) 不稳定堆排序...JS 实现一个柯里化函数用 JS 实现一个栈实现一个 TS 类，如 Partial 、Tick JS 任务执行机制给出一段 Promise+setTimeout 的代码，写出输出顺序 Promise...Error 不会终止成员运行 async / await 如果右边的方法执行出错了该怎么办（百度一面2020) 方式一使用Promise 的catch 方法捕获异常不完善方式二在async 函数中使用

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topK问题

给定一个字符串数组，让你找出前k个出现次数最多的字符串比如：输入： 3 1 2 4 5 6 5 8 6 6 9 输出： No.1:6, times：3 No.2:5, times：2 No....3:2, times：1 输入： 3 abc abc aaa snfh asnfdk aaa kjsda asd 123 输出： No.1:abc, times：2 No.2:aaa, times...：2 No.3:123, times：1 第一行的整数代表是要显示出现次数前k名的字符串第二行输入字符串，每个字符串用空格分开如果出现次数相同，任意选取即可 import java.io.BufferedReader...= 0) { // 因为父节点是从0开始的，所以index-1，如果不减1，到了偶数如2，父节点应该是0却被算成1 int parent = (index...，最后堆排序完成输出就满足了要求。

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堆排序(排序)

定义堆排序：是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆的性质：即子节点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。...堆节点的访问通常堆是通过一维数组来实现的。...（在优先队列中使用堆的话堆中的最小值位于根节点）。...{9, 10, 5, 11, 12, 7}; // int len = (int)sizeof(arr) / sizeof(*arr); int len; printf("输入数组长度..."); scanf("%d", &len); int *arr = (int *)malloc(sizeof(int) * len); printf("输入数组：");

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要进大厂，至少要把这些Android高端技术面试题搞清楚！

https中哪里用了对称加密，哪里用了非对称加密，对加密算法（如RSA）等是否有了解? client如何确定自己发送的消息被server收到?...手写一个冒泡排序手写快速排序代码快速排序的过程、时间复杂度、空间复杂度手写堆排序堆排序过程、时间复杂度及空间复杂度写出你所知道的排序算法及时空复杂度，稳定性二叉树给出根节点和目标节点，找出从根节点到目标节点的路径...两个不重复的数组集合中，求共同的元素。两个不重复的数组集合中，这两个集合都是海量数据，内存中放不下，怎么求共同的元素？...一个文件中有100万个整数，由空格分开，在程序中判断用户输入的整数是否在此文件中。说出最优的方法一张Bitmap所占内存以及内存占用的计算 2000万个整数，找出第五十大的数字？...用IDE如何分析内存泄漏？ Java多线程引发的性能问题，怎么解决？启动页白屏及黑屏解决？启动太慢怎么解决？怎么保证应用启动不卡顿？

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【初阶数据结构与算法】排序算法总结篇(每个小节后面有源码)（直接插入、希尔、选择、堆、冒泡、快速、归并、计数以及非递归快速、归并排序）

因此，堆排序不能保证相同元素的相对位置在排序前后保持不变时间复杂度：（1）最优情况：O(n log n)（无论输入序列如何，堆排序都需要构建堆和调整堆，这两个过程的时间复杂度都是O(n log...n)）（2）最劣情况：O(n log n)（同最优情况，因为堆排序的时间复杂度不依赖于输入序列的具体分布）（3）平均情况：O(n log n)（同最优和最劣情况，堆排序的时间复杂度在最好、最坏和平均情况下都是一致的...所有操作都在原数组上进行，因此空间复杂度为O(1) 特点（1）堆排序是一种基于二叉堆数据结构的排序算法。它利用堆的性质（如最大堆或最小堆）来选择最大（或最小）元素，并逐步构建出有序序列。...这在某些应用场景中可能是不可接受的（2）实现相对复杂：堆排序的实现需要掌握堆的实现以及向上、向下调整算法，相对于一些简单的排序算法（如直接插入排序）来说，实现起来较为复杂（3）对数据的访问模式不利...，因此时间复杂度为O(n^2)，这种情况通常发生在数组已经有序或几乎有序的情况下）（2）平均情况：O(n log n) 通过随机选择基准元素或使用其他优化策略（如三数取中法），可以大大降低最坏情况出现的概率

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快排究竟有多快？

平均情况要对n个不同元素的数组进行排序，快速排序需要O(n log n)的预期时间，推导很枯燥就不罗嗦了。...还应用在Android平台上的Java SE 7、GNU Octave（是一个开源的类MATLAB数序软件）、V8（开源Java script引擎）以及Swift中，用于对非原始类型的数组进行排序。...平滑排序的优点是，如果输入已经排序到一定程度，那么它会更接近O(n)的时间，而堆排序的平均值是O(n log n)，而不管初始排序状态如何。...事实上，在实际应用中有更复杂的变体，例如在Android，Java和Python中使用的Timsort（合并排序，插入排序和其他逻辑），以及在某些C++中用的introsort（快速排序和堆排序）在....总结一下在信息时代，有海量信息需要处理，即便有非常强劲的处理器，但如没有很好的算法，仍然无法满足对这些信息的处理。

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Java中堆与栈的两种区别

数组都是有一个索引，数组这个实体在堆内存中产生之后每一个空间都会进行默认的初始化（这是堆内存的特点，未初始化的数据是不能用的，但在堆里是可以用的，因为初始化过了，但是在栈里没有），不同的类型初始化的值不一样...从以上可以看到，堆由于大量malloc()/free()或new/delete的使用，容易造成大量的内存碎片，并且可能引发用户态和核心态的切换，效率较低。...如第0个节点左右子节点下标分别为1和2。 ?...由于堆也是用数组来存储的，故对数组进行堆化后，第一次将A[0]与A[n - 1]交换，再对A[0…n-2]重新恢复堆。...因此，完成堆排序并没有用到前面说明的插入操作，只用到了建堆和节点向下调整的操作，堆排序的操作如下： //array:待排序数组，len：数组长度 void heapSort(int array[],int

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【数据结构】七大排序算法

复杂排序：希尔排序、堆排序、归并排序、快速排序。冒泡排序算法因为在冒泡排序中要用到顺序表结构和数组两元素的交换，先把这些写成函数 ?...所谓的基本有序，就是小的关键字基本在前，大的基本在后面，不大不小的基本在中间，如{9,1,5,8,3,7,5,6,2}，变成{2,1,3,6,4,7,8,9}这样就是基本有序，但是像{1,5,9,7,8,2,4,6...堆排序算法核心如何由一个无序序列构建成一个堆如何在输出堆顶元素后，调整剩余元素成一个新的堆堆排序算法代码实现 ?...6.2归并排序的实现（迭代非递归实现）用迭代实现的话，可以从最小的序列开始归并直到完成。 ?...归并的迭代实现总结非递归的迭代方法，避免了递归时深度为log2n的栈空间，空间只是用到申请归并临时用的TR数组，因此空间复杂度为O(n).

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【向量检索研究系列】本地向量检索（下）

图片举个例子，一个用户向量本来要和向量集所有1000个向量进行相似度计算，是否可以在内存中通过对向量进行属性过滤，让用户向量只需要和向量集中500个向量进行相似度计算，这样可以加快总体的向量检索速度。...方案二：如下图右侧所示，使用一个Hash存储索引条件和广告ID列表，用多个单独的Key/value存储广告ID和对应的向量。...向量是浮点数数组，内积计算的结果是浮点数，浮点数结果排序方案对比：Go官方排序（快排+堆排序+插入排序）堆排序（TopK问题常用算法）浮点数基数排序（非比较型排序）并行浮点数基数排序（分而治之）基数排序常用于整数排序...将所有浮点数的第1段映射到桶里面，段的二进制位数决定了桶的大小，如8位二进制段对应的桶大小为256。在桶里面确定浮点数的相对位置。根据这个相对位置再进行浮点数第2段排序，重复步骤2~3。...时间复杂度：O(n*logn)方案三：堆排序取出数组的前TopK个数构建的一个小顶堆，然后遍历原数组第TopK之后所有的数，依次和堆顶进行比较，若比堆顶大，则插入堆中，进行堆调整。

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Leetcode | 第5节：排序方法的设计，堆，堆排序，快速排序

请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。...代码中，实际上是建立了一个新的数组，然后每一次遇到一个新的区间，会和已经合并统计过的区间的最后一个做比较。对于这一个题目，其实代码和方法都不难，但是怎么想到用左端点排序，就有点难解释了。...所以事实上关于堆的考点就在于两个：如何建堆，堆排序的时候如何调整堆。堆排序的过程则极为简单。因为大根堆可以保证的是根的元素是数组中的最大值，所以可以把这个最大值移除之后调整堆，使得其重新成为大根堆。...但一定要注意的是，堆排序的过程在于根节点一定是最值元素，在这里我们并不需要一个完整的有序的数组，而是只需要其中的个。那么排序整个数组就是对资源的浪费了。...我们直接用代码来看看，堆究竟是如何在这里被使用的。

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经典算法巡礼(七) -- 排序之堆排序

第一种，从左至右遍历数组，用swin()保证扫描指针左侧的所有元素已经是一棵堆有序的完全树即可。第二种，事实上是更聪明更高效的方法。就是从右至左用sink()函数构造子堆。...，在sink()函数中，比较操作最多进行2logN次，所以排序整个数组最多需要N*2logN次比较操作，因此堆排序的时间复杂度为O(NlogN)，所以可以用于大规模数据的排序。...堆排序是能够同时最优地利用空间和时间的方法，即使在最坏的情况下，它也能保证使用~2NlogN次比较和恒定的额外空间。但现代系统的许多应用很少使用它，因为堆排序无法有效利用缓存。...数组元素很少和相邻的其他元素进行比较，因此缓存未命中的次数要远远高于大多数比较都在相邻元素间进行的算法，如快速排序，归并排序，甚至是希尔排序（希尔排序算是没有多少相信元素间的比较的算法了）。...但是，用堆实现优先队列在现代应用程序中却起着重要的作用，因为它能在插入操作和删除最大元素操作保证对数级别的运行时间（logN）。

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八十四、堆排序解决TopK问题

【算法与数据结构】堆排序&&TOP-K问题

数据结构从入门到精通——堆排序

三刷”数组中的第K个最大元素“，我终于学会了堆排序

吃土记：之前理解时间复杂度计算方式是错误的

笨办法学 Python · 续练习 22：后缀数组

拜托，别再问我什么是堆了!

C#堆排序算法

堆的基本操作（C 语言版）

数据结构和算法面试常见题必考以及前端面试题

topK问题

堆排序(排序)

要进大厂，至少要把这些Android高端技术面试题搞清楚！

【初阶数据结构与算法】排序算法总结篇(每个小节后面有源码)（直接插入、希尔、选择、堆、冒泡、快速、归并、计数以及非递归快速、归并排序）

快排究竟有多快？

Java中堆与栈的两种区别

【数据结构】七大排序算法

【向量检索研究系列】本地向量检索（下）

Leetcode | 第5节：排序方法的设计，堆，堆排序，快速排序

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