hello-algo/zh-hant/codes/javascript/chapter_heap/top_k.js
Yudong Jin 5f7385c8a3
feat: Traditional Chinese version (#1163)
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* Update mkdocs.yml

* Translate all the docs to traditional Chinese

* Translate the code files.

* Translate the docker file

* Fix mkdocs.yml

* Translate all the figures from SC to TC

* 二叉搜尋樹 -> 二元搜尋樹

* Update terminology.

* Update terminology

* 构造函数/构造方法 -> 建構子
异或 -> 互斥或

* 擴充套件 -> 擴展

* constant - 常量 - 常數

* 類	-> 類別

* AVL -> AVL 樹

* 數組 -> 陣列

* 係統 -> 系統
斐波那契數列 -> 費波那契數列
運算元量 -> 運算量
引數 -> 參數

* 聯絡 -> 關聯

* 麵試 -> 面試

* 面向物件 -> 物件導向
歸併排序 -> 合併排序
范式 -> 範式

* Fix 算法 -> 演算法

* 錶示 -> 表示
反碼 -> 一補數
補碼 -> 二補數
列列尾部 -> 佇列尾部
區域性性 -> 區域性
一摞 -> 一疊

* Synchronize with main branch

* 賬號 -> 帳號
推匯 -> 推導

* Sync with main branch

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* 字首和->前綴和

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* 歸 -> 迴
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* Fix the bug of the file filter

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* Add the zh-Hant chapter covers.
Bug fixes.

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* Add the landing page for zh-Hant version

* Unify the font of the chapter covers for the zh, en, and zh-Hant version

* Move zh-Hant/ to zh-hant/

* Translate terminology.md to traditional Chinese
2024-04-06 02:30:11 +08:00

58 lines
1.5 KiB
JavaScript

/**
* File: top_k.js
* Created Time: 2023-08-13
* Author: Justin (xiefahit@gmail.com)
*/
const { MaxHeap } = require('./my_heap');
/* 元素入堆積 */
function pushMinHeap(maxHeap, val) {
// 元素取反
maxHeap.push(-val);
}
/* 元素出堆積 */
function popMinHeap(maxHeap) {
// 元素取反
return -maxHeap.pop();
}
/* 訪問堆積頂元素 */
function peekMinHeap(maxHeap) {
// 元素取反
return -maxHeap.peek();
}
/* 取出堆積中元素 */
function getMinHeap(maxHeap) {
// 元素取反
return maxHeap.getMaxHeap().map((num) => -num);
}
/* 基於堆積查詢陣列中最大的 k 個元素 */
function topKHeap(nums, k) {
// 初始化小頂堆積
// 請注意:我們將堆積中所有元素取反,從而用大頂堆積來模擬小頂堆積
const maxHeap = new MaxHeap([]);
// 將陣列的前 k 個元素入堆積
for (let i = 0; i < k; i++) {
pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
}
// 從第 k+1 個元素開始,保持堆積的長度為 k
for (let i = k; i < nums.length; i++) {
// 若當前元素大於堆積頂元素,則將堆積頂元素出堆積、當前元素入堆積
if (nums[i] > peekMinHeap(maxHeap)) {
popMinHeap(maxHeap);
pushMinHeap(maxHeap, nums[i]);
}
}
// 返回堆積中元素
return getMinHeap(maxHeap);
}
/* Driver Code */
const nums = [1, 7, 6, 3, 2];
const k = 3;
const res = topKHeap(nums, k);
console.log(`最大的 ${k} 個元素為`, res);