堆排序怎么解决TopK问题

本篇内容主要讲解“堆排序怎么解决TopK问题”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“堆排序怎么解决TopK问题”吧!

创新互联公司专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于成都网站设计、网站制作、甘泉网络推广、小程序制作、甘泉网络营销、甘泉企业策划、甘泉品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们最大的嘉奖；创新互联公司为所有大学生创业者提供甘泉建站搭建服务，24小时服务热线：13518219792，官方网址：www.cdcxhl.com

在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。

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) K 个数、前 K 个高频元素、第 K 个最大(小)元素

对此TopK问题本质上是一个排序问题，排序算法一共有十个，这个还有很多排序算法没有介绍过。

至于为什么TopK问题最佳的答案是堆排序?其实在空间和时间的复杂度来考量，虽说快排是最好的排序算法，但是对于100亿个元素从大到小排序，然后输出前 K  个元素值。

可是，无论我们掌握的是快速排序算法还是堆排序算法，在排序的时候，都需要将全部的元素读入到内存中。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)。

众所周知，快速排序和堆排序的时间复杂度都可以达到，但是对于快速排序来说，数据是顺序访问的。而对于堆排序来说，数据是跳着访问的。比如堆排序中，最重要的一个操作就是数据的堆化。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，远低于堆排序的。对于庞大的数据量，应该优先选择堆排序。

如果使用heapq内置模块，寻找数组中的第K个最大元素就是一行代码，heapq中的nlargest接口封装好了，返回的是一个数组，需要切片取值。

import heapq class Solution:     def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:         return heapq.nlargest(k,nums)[-1]

当然，一般都是手写堆排序，寻找数组中的第K个最大元素建立最小堆，寻找数组中的第K个最小元素建立最大堆，

思路：「取nums前K个元素建立大小为K的最小堆，后面就是维护一个容量为k的小顶堆，堆中的k个节点代表着当前最大的k个元素，而堆顶显然是这k个元素中的最小值。」

因此只要遍历整个数组，当二叉堆大小等于K后，当遇见大于堆顶数值的元素时弹出堆顶，并压入该元素，持续维护最大的K个元素。遍历结束后，堆顶元素即为第K个最大元素。时间复杂度。

class Solution:     def findKthLargest(self, nums: List[int], k: int) -> int:         heapsize=len(nums)         def maxheap(a,i,length):             l=2*i+1             r=2*i+2             large=i             if la[large]:                 large=l             if ra[large]:                 large=r             if large!=i:                 a[large],a[i]=a[i],a[large]                 maxheap(a,large,length)                      def buildheap(a,length):             for i in range(heapsize//2,-1,-1):                 maxheap(a,i,length)          buildheap(nums,heapsize)         for i in range(heapsize-1,heapsize-k,-1):             nums[0],nums[i]=nums[i],nums[0]             heapsize-=1             maxheap(nums,0,heapsize)         return nums[0]

相反如果是求前k个最小，那么就用最大堆，因此面对TopK问题，最完美的解法是堆排序。因此，只有你看到数组的第K个……，马上就是想到堆排序。

如果在数据规模小、对时间复杂度、空间复杂度要求不高的时候，真没必要上 “高大上” 的算法，写一个快排就很完美了。

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。

到此，相信大家对“堆排序怎么解决TopK问题”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！