应用C++ STL以最小堆方法解决Top K 问题

应用C++ STL以最小堆方法解决Top K 问题

问题的来源我想不必多言了，很多的面试题中，以及<编程之美>中都有对问题的描述，以及相关的解法，写本文的目的是以C++ STL的方式用最小堆解法解决这个问题。

那么什么是最小堆呢？

其实最小堆是一颗特殊二叉树，其父节点的key小于其孩子节点，对！最小堆不是堆，是二叉树！

最小堆解法其实可以将问题的时间复杂度缩减到nlgK, 但是本文由于没有在C++ STL 中找到合适的函数保持最小堆(如果用自己写代码可以做到lgk)，所以必须每次重建最小堆(如果您有更好的建议，欢迎指点)，因此，时间复杂度为nk, 另外本文假设k<<n.

#include <iostream>

#include <algorithm>

#include <vector>

#include <functional>

using namespace std;

void TopKAlgorithm(int inputArray[], int nInputLength, int nOutputLength )

{

//construct the minimum heap the size is K

vector<int> vec(inputArray,inputArray+nOutputLength);

make_heap (vec.begin(),vec.end(), greater<int>());

for(int i=nOutputLength; i<10; i++)

{

if(inputArray[i] >= vec[0])

{

vec[0] = inputArray[i];

//此处其实只需要保持堆的性质即可，并不需要重建堆

make_heap (vec.begin(),vec.end(), greater<int>());

}

}

for(int i=0; i<nOutputLength; i++)

{

inputArray[i]=vec[i];

}

}

int main ()

{

int InputValues[] = {10,200,30,5,15,110,2,42,6,36};

TopKAlgorithm(InputValues, 10, 3);

cout << "The top K Values are:";

for (unsigned i=0; i<3; i++)

{

cout << " " << InputValues[i];

}

cout << endl;

return 0;

}

总结

本文以最小堆解法解决了TOP K 问题，完全采用C++的STL原生函数加以实现，其中没有手动加入任何操作最小堆的代码，另外，本文的一个遗憾是第二次建堆的时候其实不是完全的必要，因为我们只需要保持对的性质就可以，欢迎批评指正，希望对大家有所帮助。