xmengnet/hello-algo
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chapter_heap/top_k.md
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@ -16,9 +16,9 @@ comments: true
该方法只适用于 $k \ll n$ 的情况，因为当 $k$ 与 $n$ 比较接近时，其时间复杂度趋向于 $O(n^2)$ ，非常耗时。
![遍历寻找最大的 $k$ 个元素](top_k.assets/top_k_traversal.png)
![遍历寻找最大的 k 个元素](top_k.assets/top_k_traversal.png)
<p align="center"> Fig. 遍历寻找最大的 $k$ 个元素 </p>
<p align="center"> Fig. 遍历寻找最大的 k 个元素 </p>
!!! tip
@ -30,9 +30,9 @@ comments: true
显然，该方法“超额”完成任务了，因为我们只需要找出最大的 $k$ 个元素即可，而不需要排序其他元素。
![排序寻找最大的 $k$ 个元素](top_k.assets/top_k_sorting.png)
![排序寻找最大的 k 个元素](top_k.assets/top_k_sorting.png)
<p align="center"> Fig. 排序寻找最大的 $k$ 个元素 </p>
<p align="center"> Fig. 排序寻找最大的 k 个元素 </p>
## 8.3.3. &nbsp; 方法三：堆
@ -44,7 +44,7 @@ comments: true
4. 遍历完成后，堆中保存的就是最大的 $k$ 个元素；
=== "<1>"
![基于堆寻找最大的 $k$ 个元素](top_k.assets/top_k_heap_step1.png)
![基于堆寻找最大的 k 个元素](top_k.assets/top_k_heap_step1.png)
=== "<2>"
![top_k_heap_step2](top_k.assets/top_k_heap_step2.png)