⭐算法入门⭐《堆》简单01 —— LeetCode 剑指 Offer 40
文章目录 二、解题报告 三、本题小知识四、加群须知
一、题目 1、题目描述
输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入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。
样例输入： arr = [3,2,1], k = 2
样例输出： [1,2]
2、基础框架
int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize){}
3、原题链接
剑指 Offer 40. 最小的k个数
面试题 17.14. 最小K个数
二、解题报告 1、思路分析
一个可以用来练习堆操作的模板题。将所有数字塞入一个小顶堆中，然后弹出其中 k k k 个即可。
2、时间复杂度
将所有元素塞入堆的过程就是最坏时间复杂度，为 O ( n l o g 2 n ) O() O(nlog2n)。
3、代码详解
/**********************************小顶堆模板************************************/
#define lson(idx) (idx << 1|1)
#define rson(idx) ((idx + 1) << 1)
#define parent(idx) ((idx - 1) >> 1)
#define root 0typedef struct {int key;
}DataType;// -1 和 1 交换，就变成了大顶堆
int compareData(const DataType* a, const DataType* b) {if(a->key < b->key) {return -1;}else if(a->key > b->key) {return 1;}return 0;
}
void swap(DataType* a, DataType* b) {DataType tmp = *a;*a = *b;*b = tmp;
}typedef struct {DataType *data;int size;int capacity;
}Heap;// 内部接口，小写驼峰// heapShiftDown 这个接口是一个内部接口，所以用小写驼峰区分，用于对堆中元素进行删除的时候的下沉调整；
void heapShiftDown(Heap* heap, int curr) {int son = lson(curr);while(son < heap->size) {if( rson(curr) < heap->size ) {if( compareData( &heap->data[rson(curr)], &heap->data[son] ) < 0 ) {son = rson(curr); // 始终选择值更小的结点} }if( compareData( &heap->data[son], &heap->data[curr] ) < 0 ) {swap(&heap->data[son], &heap->data[curr]); // 子结点的值小于父结点，则执行交换；curr = son;son = lson(curr);}else {break; // 子结点的值大于父结点，说明已经正确归位，下沉操作结束，跳出循环；}}
}// heapShiftUp 这个接口是一个内部接口，所以用小写驼峰区分，用于对堆中元素进行插入的时候的上浮调整；
void heapShiftUp(Heap* heap, int curr) {int par = parent(curr);while(par >= root) {if( compareData( &heap->data[curr], &heap->data[par] ) < 0 ) {swap(&heap->data[curr], &heap->data[par]); // 子结点的值小于父结点，则执行交换；curr = par;par = parent(curr);}else {break; // 子结点的值大于父结点，说明已经正确归位，上浮操作结束，跳出循环；}}
}bool heapIsFull(Heap *heap) {return heap->size == heap->capacity;
}// 外部接口，大写驼峰// 堆的判空
bool HeapIsEmpty(Heap *heap) {return heap->size == 0;
}// 堆的插入
// 插到最后一个位置，然后不断进行上浮操作
bool HeapPush(Heap* heap, DataType data) {if( heapIsFull(heap) ) {return false;}heap->data[ heap->size++ ] = data;heapShiftUp(heap, heap->size-1);return true;
}// 堆的删除
// 1、删除堆顶元素时，将堆底部的下标最大的元素放入对顶；
// 2、然后调用 shiftDown 将这个元素进行下沉操作；
// 对于小顶堆来说，从根到叶子的路径必然是单调不降的，所以下沉操作一定会终止在路径的某个点，并且保证所有的堆路径还是能够维持单调不降；
bool HeapPop(Heap *heap) {if(HeapIsEmpty(heap)) {return false;}heap->data[root] = heap->data[ --heap->size ];heapShiftDown(heap, root);return true;
}DataType HeapTop(Heap *heap) {assert(!HeapIsEmpty(heap));return heap->data[root];
}// 创建堆
Heap* HeapCreate(DataType *data, int dataSize, int maxSize) {int i;Heap *h = (Heap *)malloc( sizeof(Heap) );h->data = (DataType *)malloc( sizeof(DataType) * maxSize );h->size = 0;h->capacity = maxSize;for(i = 0; i < dataSize; ++i) {HeapPush(h, data[i]);}return h;
}// 销毁堆
void HeapFree(Heap *heap) {free(heap->data);free(heap);
}/**********************************小顶堆模板************************************/DataType d[10001];int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize){int i;Heap *h;for(i = 0; i < arrSize; ++i) {d[i].key = arr[i]; // (1)}h = HeapCreate(d, arrSize, arrSize); // (2)*returnSize = 0;while(k--) { arr[ (*returnSize)++ ] = HeapTop(h).key; // (3)HeapPop(h); // (4)}HeapFree(h); // (5)return arr;
}
三、本题小知识
堆 可以用来实现 优先队列。
四、加群须知
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