关于数据结构与算法:每日leetcodeJZ40-最小的K个数

题目

给定一个长度为 n 的可能有反复值的数组,找出其中不去重的最小的 k 个数。例如数组元素是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(任意程序皆可)。

要求:空间复杂度 O(n)O(n) ,工夫复杂度 O(nlogn)O(nlogn)

输出:
[4,5,1,6,2,7,3,8],4 
返回值:
[1,2,3,4]
阐明:
返回最小的4个数即可,返回[1,3,2,4]也能够        

输出:
[1],0
返回值:
[]

输出:
[0,1,2,1,2],3
返回值:
[0,1,1]

思路

第一工夫想到的做法是,利用排序算法,将整个数组从小到大排序,而后选取前k个数,就是该数组的最小的k个数了。

然而,这个做法不是最优的。题目只要求返回最小的k个数,并不要求这k个数也要按程序排好。所以要好好利用这个条件。

更高效的思路是,利用疾速排序的思维,通过基准值,将数组分成小于基准值局部、大于等于基准值局部。只是大体上划分出了较小的局部、和较大的局部,并没有对每个数值都进行排序,这也正好合乎题目的条件。
所以,咱们利用疾速排序的思路:

  • 如果小于基准值局部的元素刚好是k个,那么就间接得出了后果
  • 如果小于基准值局部的元素多余k个,那么就在小于局部再去执行快排,直到较小局部刚好是k个
  • 如果小于基准值局部的元素少于k个,那么就在大于局部去执行快排,直到新的较小局部加上之前的较小局部刚好是k个
def GetLeastNumbers_Solution(input, k):
    def quickSort(nums,left,right,index):
        # 数组进入快排操作,返回快排后的基准值索引
        mid = partition(nums,left,right)
        # 如果基准值索引 刚好等于 k,阐明基准值后面的数,刚好是最小的k个数
        if mid==index:
            return nums[:index]
        # 如果基准值索引 > k,阐明以后较小局部的个数多于k个,较小局部持续快排
        # 直到mid==index,刚好找到k个最小的数,将后果一层层向上返回
        elif mid > index:
            return quickSort(nums,left,mid-1,index)
        # 如果基准值索引 < k,阐明以后较小局部的个数少于k个,还有局部最小k个数在较大局部中
        # 较大局部进入快排,当mid==index时,mid后面就是最小的k个数,将后果一层层向上返回
        else:
            return quickSort(nums,mid+1,right,index)
    # 快排操作
    def partition(nums,left,right):
        # 基准值
        pivot = nums[left]
        
        while left<right:
            while left<right and nums[right]>=pivot:
                right-=1
                
            nums[left]=nums[right]
            
            while left<right and nums[left] <= pivot:
                left+=1
                
            nums[right]=nums[left]
            
        nums[left]=pivot
        return left
    
    n = len(input)
    # 边界状况
    if k<=0:
        return []
    if k == n:
        return input
    # 快排递归
    return quickSort(input,0,n-1,k)

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