📝堆排序
堆排序即利用堆的思想来进行排序,总共分为两个步骤:
- 建堆
升序:建大堆
降序:建小堆 - 利用堆删除思想来进行排序
建堆和堆删除中都用到了向下调整,因此掌握了向下调整,就可以完成堆排序。
- 堆排序代码----->升序:建大堆
堆排序是通过建立一个大顶堆或小顶堆,然后将堆顶元素与末尾元素交换,并重新调整堆结构,这样重复地交换和调整得到有序序列。在升序排序时,我们希望第一个元素是最大的,所以需要建立大顶堆,这样堆顶元素就是当前所有元素中的最大值。
//升序,建大堆 //O(N*logN) //定义一个交换函数,用于交换两个元素的值 void Swap(int* px, int* py) { int temp = *px; *px = *py; *py = temp; } //将以parent为根节点的子树进行向下调整,使其满足大堆的性质 void AdjustDown(int* a, int n, int parent) { int child = parent * 2 + 1; //左孩子节点的下标 while (child < n) { //找到左右孩子节点中较大的一个 if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child]) { child++; } //如果孩子节点的值大于父节点的值,则交换位置 if (a[child] > a[parent]) { Swap(&a[child], &a[parent]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else { break; } } } //堆排序函数 void HeapSort(int* a, int n) { //将数组a直接建堆,使其满足大堆的性质 for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) { AdjustDown(a, n, i); } int end = n - 1; //用于记录堆的末尾位置 while (end > 0) { //将堆顶元素与末尾元素交换位置,即将最大值放到末尾 Swap(&a[0], &a[end]); //对除了末尾元素外的部分进行向下调整,使其满足大堆的性质 AdjustDown(a, end, 0); end--; } } int main() { int a[] = { 3,9,5,2,7,8,10,1,4 }; printf("堆升序前\n"); for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); i++) { printf("%d ", a[i]); } //堆升序,建大堆 HeapSort(a, sizeof(a) / sizeof(int)); printf("\n堆升序后\n"); for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); i++) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); return 0; }
代码运行:
1.堆排序代码----->降序:建小堆
而在降序排序时,我们希望第一个元素是最小的。如果还建立大顶堆,那么堆顶元素会是最大值,这与我们希望的降序结果不符。所以在降序排序时,我们需要建立一个小顶堆。这样堆顶元素就是当前所有元素中的最小值,和我们希望的降序结果一致。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。
#include <stdio.h> // 交换两个元素的值 void Swap(int* px, int* py) { int temp = *px; *px = *py; *py = temp; } // 将以parent为根节点的子树调整为小堆 void AdjustDown(int* a, int n, int parent) { int child = parent * 2 + 1; // 左孩子节点的下标 while (child < n) { // 找到左右孩子节点中值较小的节点 if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child]) { child++; } // 如果子节点的值小于父节点的值,则交换父子节点的值 if (a[child] < a[parent]) { Swap(&a[child], &a[parent]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else { break; } } } // 堆排序 void HeapSort(int* a, int n) { // 建堆:从最后一个非叶子节点开始,依次向上调整子树为小堆 for (int i = (n - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) { AdjustDown(a, n, i); } int end = n - 1; // 堆的最后一个元素的下标 while (end > 0) { // 将堆顶元素(最小元素)与堆的最后一个元素交换位置 Swap(&a[0], &a[end]); // 将除了最后一个元素之外的部分重新调整为小堆 AdjustDown(a, end, 0); end--; } } int main() { int a[] = { 3,9,5,2,7,8,10,1,4 }; printf("堆降序前\n"); for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); i++) { printf("%d ", a[i]); } // 使用堆排序进行降序排序 HeapSort(a, sizeof(a) / sizeof(int)); printf("\n堆降序后\n"); for (int i = 0; i < sizeof(a) / sizeof(int); i++) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); return 0; }
🌠 TOP-K问题
TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题。
TOP-K问题:即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素,一般情况下数据量都比较大。
TOP-K问题是数据挖掘和信息检索中的一个重要问题。
TOP-K问题的含义是:给定一个集合,找出其中值最大或最小的前K个元素。
常见的TOP-K问题有:
- 查找文档集合中与查询条件最相关的前K篇文档。这在搜索引擎中很常见。
- 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。
- 从候选人中找出支持率前K高的候选人,专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。。
TOP-K问题的一般解法包括:
- 排序法:直接对全集排序,取前K个元素。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,找到第K个元素的位置而不是排序全集。
- 桶排序法:如果值范围有限,可以使用桶排序提升效率。
- 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。
- 对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决,基本思路如下:
1.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
2.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N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。
🌠造数据
首先我们要TOP-K,那得有数据,先来生成数据,那就生成随机数据到文件。
void CreateNData() { //造数据 int n = 100000; srand(time(0));//使用时间作为随机数种子 const char* file = "data.txt";//数据文件名 FILE* fin = fopen(file, "w");//打开文件用于写入 if (fin == NULL)//检查文件是否打开成功 { perror("fopen error");//输出打开错误信息 return; } for (int i = 0; i < n; ++i)//循环写入n行数据 { int x = (rand() + i) % 1000000;//生成0-999999之间的随机数 fprintf(fin, "%d\n", x);//写入一行数据 } // 别忘了关闭文件哦 fclose(fin); }
rand()函数产生的随机数范围是0-RAND_MAX,在C/C++标准库中,rand()范围是0到32767
i的范围是0-9999,因为n定义为10000,所以rand()结果加i范围是:0 + 0 = 0,32767 + 99999 =132,766,没有超过1000000,但取余可以实现随机数更均匀地分布在0-999999范围内
🌉topk找最大
1、用前10个数据建小堆
2、后续数据跟堆顶数据比较,如果比堆顶数据大,就替代堆顶,进堆
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> #include <stdbool.h> #include <string.h> #include <time.h> void Swap(int* px, int* py) { int tmp = *px; *px = *py; *py = tmp; } void AdjustDown(int* a, int n, int parent) { //a是数组指针,n是数组长度,parent是当前需要下调的父结点索引 int child = parent * 2 + 1; //child表示父结点parent的左孩子结点索引,因为是完全二叉堆,可以通过parent和2计算得到 while (child < n) { //如果左孩子存在 if (child + 1 < n && a[child + 1] < a[child]) { //如果右孩子也存在,并且右孩子值小于左孩子,则child指向右孩子 child++; } if (a[child] < a[parent]) //如果孩子结点值小于父结点值,则需要交换 { Swap(&a[child], &a[parent]); //交换孩子和父结点 parent = child; //父结点下移为当前孩子结点 child = parent * 2 + 1; //重新计算新的左孩子结点索引 } else { break; } } } void topk() { printf("请输入k->"); int k = 0; scanf("%d", &k); const char* file = "data.txt"; //打开文件 FILE* fout = fopen(file, "r"); if (fout == NULL) { perror("malloc fail"); return; } //临时变量读取文件数据 int val = 0; //分配内存用于保存最小堆 int* minheap = (int*)malloc(sizeof(int) * k); if(minheap ==NULL) { perror("malloc fail"); return; } //初始化堆,读取文件前k个数据构建最小堆 for (int i = 0; i < k; i++) { fscanf(fout, "%d", &minheap[i]); } //建个小堆 for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >=0; i--) { AdjustDown(minheap, k, i); } int x = 0; while (fscanf(fout, "%d", &x) != EOF) { //读取剩余数据,比对顶的值大,就替换他进堆 if (x > minheap[0]) { //替换堆顶值,并调用下滤调整堆结构 minheap[0] = x; AdjustDown(minheap, k, 0); } } for (int i = 0; i < k; i++) { //输出堆中保存的前k个最大值 printf("%d ", minheap[i]); } printf("\n"); fclose(fout); } int main() { CreateNData(); topk(); }
输出:
的确是五个数,怎么验证他是10万个数中最大的那五个数呢?
OK!用记事本打开该文件的data.txt,随机找五个数改大点,比如到百万,再运行,能不能找出这五个数,能就对了。
再次运行效果图:
🚩总结
感谢你的收看,如果文章有错误,可以指出,我不胜感激,让我们一起学习交流,如果文章可以给你一个小小帮助,可以给博主点一个小小的赞😘