mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2024-12-28 22:06:30 +08:00

krahets f748af6aa4 build

2024-04-28 22:35:59 +08:00

19 KiB

Raw Blame History

comments
true

8.3 Top-k 问题

!!! question

给定一个长度为 $n$ 的无序数组 `nums` ，请返回数组中最大的 $k$ 个元素。

对于该问题，我们先介绍两种思路比较直接的解法，再介绍效率更高的堆解法。

8.3.1 方法一：遍历选择

我们可以进行图 8-6 所示的 k 轮遍历，分别在每轮中提取第 $1$、$2$、$\dots$、k 大的元素，时间复杂度为 O(nk) 。

此方法只适用于 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。

{ class="animation-figure" }

图 8-6 遍历寻找最大的 k 个元素

!!! tip

当 $k = n$ 时，我们可以得到完整的有序序列，此时等价于“选择排序”算法。

8.3.2 方法二：排序

如图 8-7 所示，我们可以先对数组 nums 进行排序，再返回最右边的 k 个元素，时间复杂度为 O(n \log n) 。

显然，该方法“超额”完成任务了，因为我们只需找出最大的 k 个元素即可，而不需要排序其他元素。

{ class="animation-figure" }

图 8-7 排序寻找最大的 k 个元素

8.3.3 方法三：堆

我们可以基于堆更加高效地解决 Top-k 问题，流程如图 8-8 所示。

初始化一个小顶堆，其堆顶元素最小。
先将数组的前 k 个元素依次入堆。
从第 k + 1 个元素开始，若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆，并将当前元素入堆。
遍历完成后，堆中保存的就是最大的 k 个元素。

=== "<1>" { class="animation-figure" }

=== "<2>" { class="animation-figure" }

=== "<3>" { class="animation-figure" }

=== "<4>" { class="animation-figure" }

=== "<5>" { class="animation-figure" }

=== "<6>" { class="animation-figure" }

=== "<7>" { class="animation-figure" }

=== "<8>" { class="animation-figure" }

=== "<9>" { class="animation-figure" }

图 8-8 基于堆寻找最大的 k 个元素

示例代码如下：

=== "Python"

```python title="top_k.py"
def top_k_heap(nums: list[int], k: int) -> list[int]:
    """基于堆查找数组中最大的 k 个元素"""
    # 初始化小顶堆
    heap = []
    # 将数组的前 k 个元素入堆
    for i in range(k):
        heapq.heappush(heap, nums[i])
    # 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for i in range(k, len(nums)):
        # 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if nums[i] > heap[0]:
            heapq.heappop(heap)
            heapq.heappush(heap, nums[i])
    return heap
```

=== "C++"

```cpp title="top_k.cpp"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> topKHeap(vector<int> &nums, int k) {
    // 初始化小顶堆
    priority_queue<int, vector<int>, greater<int>> heap;
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        heap.push(nums[i]);
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (int i = k; i < nums.size(); i++) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > heap.top()) {
            heap.pop();
            heap.push(nums[i]);
        }
    }
    return heap;
}
```

=== "Java"

```java title="top_k.java"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
Queue<Integer> topKHeap(int[] nums, int k) {
    // 初始化小顶堆
    Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<Integer>();
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        heap.offer(nums[i]);
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (int i = k; i < nums.length; i++) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > heap.peek()) {
            heap.poll();
            heap.offer(nums[i]);
        }
    }
    return heap;
}
```

=== "C#"

```csharp title="top_k.cs"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
PriorityQueue<int, int> TopKHeap(int[] nums, int k) {
    // 初始化小顶堆
    PriorityQueue<int, int> heap = new();
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        heap.Enqueue(nums[i], nums[i]);
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (int i = k; i < nums.Length; i++) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > heap.Peek()) {
            heap.Dequeue();
            heap.Enqueue(nums[i], nums[i]);
        }
    }
    return heap;
}
```

=== "Go"

```go title="top_k.go"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
func topKHeap(nums []int, k int) *minHeap {
    // 初始化小顶堆
    h := &minHeap{}
    heap.Init(h)
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for i := 0; i < k; i++ {
        heap.Push(h, nums[i])
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for i := k; i < len(nums); i++ {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if nums[i] > h.Top().(int) {
            heap.Pop(h)
            heap.Push(h, nums[i])
        }
    }
    return h
}
```

=== "Swift"

```swift title="top_k.swift"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
func topKHeap(nums: [Int], k: Int) -> [Int] {
    // 初始化一个小顶堆，并将前 k 个元素建堆
    var heap = Heap(nums.prefix(k))
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for i in nums.indices.dropFirst(k) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if nums[i] > heap.min()! {
            _ = heap.removeMin()
            heap.insert(nums[i])
        }
    }
    return heap.unordered
}
```

=== "JS"

```javascript title="top_k.js"
/* 元素入堆 */
function pushMinHeap(maxHeap, val) {
    // 元素取反
    maxHeap.push(-val);
}

/* 元素出堆 */
function popMinHeap(maxHeap) {
    // 元素取反
    return -maxHeap.pop();
}

/* 访问堆顶元素 */
function peekMinHeap(maxHeap) {
    // 元素取反
    return -maxHeap.peek();
}

/* 取出堆中元素 */
function getMinHeap(maxHeap) {
    // 元素取反
    return maxHeap.getMaxHeap().map((num) => -num);
}

/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
function topKHeap(nums, k) {
    // 初始化小顶堆
    // 请注意：我们将堆中所有元素取反，从而用大顶堆来模拟小顶堆
    const maxHeap = new MaxHeap([]);
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (let i = k; i < nums.length; i++) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > peekMinHeap(maxHeap)) {
            popMinHeap(maxHeap);
            pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
        }
    }
    // 返回堆中元素
    return getMinHeap(maxHeap);
}
```

=== "TS"

```typescript title="top_k.ts"
/* 元素入堆 */
function pushMinHeap(maxHeap: MaxHeap, val: number): void {
    // 元素取反
    maxHeap.push(-val);
}

/* 元素出堆 */
function popMinHeap(maxHeap: MaxHeap): number {
    // 元素取反
    return -maxHeap.pop();
}

/* 访问堆顶元素 */
function peekMinHeap(maxHeap: MaxHeap): number {
    // 元素取反
    return -maxHeap.peek();
}

/* 取出堆中元素 */
function getMinHeap(maxHeap: MaxHeap): number[] {
    // 元素取反
    return maxHeap.getMaxHeap().map((num: number) => -num);
}

/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
function topKHeap(nums: number[], k: number): number[] {
    // 初始化小顶堆
    // 请注意：我们将堆中所有元素取反，从而用大顶堆来模拟小顶堆
    const maxHeap = new MaxHeap([]);
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (let i = k; i < nums.length; i++) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > peekMinHeap(maxHeap)) {
            popMinHeap(maxHeap);
            pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
        }
    }
    // 返回堆中元素
    return getMinHeap(maxHeap);
}
```

=== "Dart"

```dart title="top_k.dart"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
MinHeap topKHeap(List<int> nums, int k) {
  // 初始化小顶堆，将数组的前 k 个元素入堆
  MinHeap heap = MinHeap(nums.sublist(0, k));
  // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
  for (int i = k; i < nums.length; i++) {
    // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
    if (nums[i] > heap.peek()) {
      heap.pop();
      heap.push(nums[i]);
    }
  }
  return heap;
}
```

=== "Rust"

```rust title="top_k.rs"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
fn top_k_heap(nums: Vec<i32>, k: usize) -> BinaryHeap<Reverse<i32>> {
    // BinaryHeap 是大顶堆，使用 Reverse 将元素取反，从而实现小顶堆
    let mut heap = BinaryHeap::<Reverse<i32>>::new();
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for &num in nums.iter().take(k) {
        heap.push(Reverse(num));
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for &num in nums.iter().skip(k) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if num > heap.peek().unwrap().0 {
            heap.pop();
            heap.push(Reverse(num));
        }
    }
    heap
}
```

=== "C"

```c title="top_k.c"
/* 元素入堆 */
void pushMinHeap(MaxHeap *maxHeap, int val) {
    // 元素取反
    push(maxHeap, -val);
}

/* 元素出堆 */
int popMinHeap(MaxHeap *maxHeap) {
    // 元素取反
    return -pop(maxHeap);
}

/* 访问堆顶元素 */
int peekMinHeap(MaxHeap *maxHeap) {
    // 元素取反
    return -peek(maxHeap);
}

/* 取出堆中元素 */
int *getMinHeap(MaxHeap *maxHeap) {
    // 将堆中所有元素取反并存入 res 数组
    int *res = (int *)malloc(maxHeap->size * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < maxHeap->size; i++) {
        res[i] = -maxHeap->data[i];
    }
    return res;
}

/* 取出堆中元素 */
int *getMinHeap(MaxHeap *maxHeap) {
    // 将堆中所有元素取反并存入 res 数组
    int *res = (int *)malloc(maxHeap->size * sizeof(int));
    for (int i = 0; i < maxHeap->size; i++) {
        res[i] = -maxHeap->data[i];
    }
    return res;
}

// 基于堆查找数组中最大的 k 个元素的函数
int *topKHeap(int *nums, int sizeNums, int k) {
    // 初始化小顶堆
    // 请注意：我们将堆中所有元素取反，从而用大顶堆来模拟小顶堆
    int *empty = (int *)malloc(0);
    MaxHeap *maxHeap = newMaxHeap(empty, 0);
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (int i = k; i < sizeNums; i++) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > peekMinHeap(maxHeap)) {
            popMinHeap(maxHeap);
            pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
        }
    }
    int *res = getMinHeap(maxHeap);
    // 释放内存
    delMaxHeap(maxHeap);
    return res;
}
```

=== "Kotlin"

```kotlin title="top_k.kt"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
fun topKHeap(nums: IntArray, k: Int): Queue<Int> {
    // 初始化小顶堆
    val heap = PriorityQueue<Int>()
    // 将数组的前 k 个元素入堆
    for (i in 0..<k) {
        heap.offer(nums[i])
    }
    // 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
    for (i in k..<nums.size) {
        // 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
        if (nums[i] > heap.peek()) {
            heap.poll()
            heap.offer(nums[i])
        }
    }
    return heap
}
```

=== "Ruby"

```ruby title="top_k.rb"
### 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 ###
def top_k_heap(nums, k)
  # 初始化小顶堆
  # 请注意：我们将堆中所有元素取反，从而用大顶堆来模拟小顶堆
  max_heap = MaxHeap.new([])

  # 将数组的前 k 个元素入堆
  for i in 0...k
    push_min_heap(max_heap, nums[i])
  end

  # 从第 k+1 个元素开始，保持堆的长度为 k
  for i in k...nums.length
    # 若当前元素大于堆顶元素，则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
    if nums[i] > peek_min_heap(max_heap)
      pop_min_heap(max_heap)
      push_min_heap(max_heap, nums[i])
    end
  end

  get_min_heap(max_heap)
end
```

=== "Zig"

```zig title="top_k.zig"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```

??? pythontutor "可视化运行"

<div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=import%20heapq%0A%0Adef%20top_k_heap%28nums%3A%20list%5Bint%5D,%20k%3A%20int%29%20-%3E%20list%5Bint%5D%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%A0%86%E6%9F%A5%E6%89%BE%E6%95%B0%E7%BB%84%E4%B8%AD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%20k%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E5%B0%8F%E9%A1%B6%E5%A0%86%0A%20%20%20%20heap%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%E6%95%B0%E7%BB%84%E7%9A%84%E5%89%8D%20k%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%85%A5%E5%A0%86%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28k%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20heapq.heappush%28heap,%20nums%5Bi%5D%29%0A%20%20%20%20%23%20%E4%BB%8E%E7%AC%AC%20k%2B1%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E4%BF%9D%E6%8C%81%E5%A0%86%E7%9A%84%E9%95%BF%E5%BA%A6%E4%B8%BA%20k%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28k,%20len%28nums%29%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E5%BD%93%E5%89%8D%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%A4%A7%E4%BA%8E%E5%A0%86%E9%A1%B6%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%8C%E5%88%99%E5%B0%86%E5%A0%86%E9%A1%B6%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%87%BA%E5%A0%86%E3%80%81%E5%BD%93%E5%89%8D%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%85%A5%E5%A0%86%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20nums%5Bi%5D%20%3E%20heap%5B0%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20heapq.heappop%28heap%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20heapq.heappush%28heap,%20nums%5Bi%5D%29%0A%20%20%20%20return%20heap%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B1,%207,%206,%203,%202%5D%0A%20%20%20%20k%20%3D%203%0A%0A%20%20%20%20res%20%3D%20top_k_heap%28nums,%20k%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=6&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=import%20heapq%0A%0Adef%20top_k_heap%28nums%3A%20list%5Bint%5D,%20k%3A%20int%29%20-%3E%20list%5Bint%5D%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%A0%86%E6%9F%A5%E6%89%BE%E6%95%B0%E7%BB%84%E4%B8%AD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84%20k%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%E5%B0%8F%E9%A1%B6%E5%A0%86%0A%20%20%20%20heap%20%3D%20%5B%5D%0A%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%E6%95%B0%E7%BB%84%E7%9A%84%E5%89%8D%20k%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%85%A5%E5%A0%86%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28k%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20heapq.heappush%28heap,%20nums%5Bi%5D%29%0A%20%20%20%20%23%20%E4%BB%8E%E7%AC%AC%20k%2B1%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%BC%80%E5%A7%8B%EF%BC%8C%E4%BF%9D%E6%8C%81%E5%A0%86%E7%9A%84%E9%95%BF%E5%BA%A6%E4%B8%BA%20k%0A%20%20%20%20for%20i%20in%20range%28k,%20len%28nums%29%29%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%8B%A5%E5%BD%93%E5%89%8D%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%A4%A7%E4%BA%8E%E5%A0%86%E9%A1%B6%E5%85%83%E7%B4%A0%EF%BC%8C%E5%88%99%E5%B0%86%E5%A0%86%E9%A1%B6%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%87%BA%E5%A0%86%E3%80%81%E5%BD%93%E5%89%8D%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%85%A5%E5%A0%86%0A%20%20%20%20%20%20%20%20if%20nums%5Bi%5D%20%3E%20heap%5B0%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20heapq.heappop%28heap%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20heapq.heappush%28heap,%20nums%5Bi%5D%29%0A%20%20%20%20return%20heap%0A%0A%22%22%22Driver%20Code%22%22%22%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B1,%207,%206,%203,%202%5D%0A%20%20%20%20k%20%3D%203%0A%0A%20%20%20%20res%20%3D%20top_k_heap%28nums,%20k%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=6&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">全屏观看 ></a></div>

总共执行了 n 轮入堆和出堆，堆的最大长度为 k ，因此时间复杂度为 O(n \log k) 。该方法的效率很高，当 k 较小时，时间复杂度趋向 O(n) ；当 k 较大时，时间复杂度不会超过 O(n \log n) 。

另外，该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时，我们可以持续维护堆内的元素，从而实现最大的 k 个元素的动态更新。

19 KiB Raw Blame History

8.3 Top-k 问题

8.3.1 方法一：遍历选择

8.3.2 方法二：排序

8.3.3 方法三：堆

19 KiB

Raw Blame History