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(3)其他应用
可使用堆解决下列问题:
<>1.构建哈夫曼代码:
我们知道在构建哈夫曼树时,每次要选择集合中两个最小的元素,然后将元素值相加,合并为一个新节点,此时两个最小的元素的取出可以用HeapExtractMin函数来实现,产出的新节点需要插入到堆中,我们有MinHeapInsert函数来实现。
<>2.计算大型浮点数集合的和:
我们知道大浮点数和小浮点数相加,很可能会造成精度误差。所以可以每次从优先级队列中取出最小的两个数相加,和1的实现差不多。
<>3.将多个小型有序文件合并到一个大型有序文件中:
假设有 n个小型有序文件,建立一个大小为n的最小堆,每个有序文件贡献一个(如果有的话),每次取出最小值插入到大型文件中,并且去掉该最小元素,并将它在文件中的后续元素插入到堆中,能够在o(lgn)的时间内从n个文件中选择要插入到大型文件中的元素。
<>4.在具有10亿个数值的集合中找到100万个最大的数:
建立100万个元素的最小二叉堆,后面的数和根部进行比较,如果大于根部,进行堆调整。
1.n×m遍扫描
【算法基本描述】n×m遍扫描
【算法复杂度】O(nm)
【算法思想】每次都扫描一遍数组,取出最大元素,这样扫描m遍就能得到m个最大的数。
2.排序后取最大m个数
【算法基本描述】对n个数排序,对拍完序后的序列取m个最大的数
【算法复杂度】视排序的复杂度,一般为O(nlogn)或O(n^2)
3.最小堆
【算法基本描述】一遍扫描+最小堆
【算法复杂度】O(nlogm) 遍历O(n) 最小堆O(logm)
【算法伪代码】
建立一个最小堆(优先队列),最小堆的大小控制在m之内;
for 每个数:
if 这个数比最小堆的堆顶元素大:
弹出最小堆的最小元素,
*把这个数插入到最小堆;
最小堆中的m个元素就是所要求的元素;
中最小堆的作用就是保持里面始终有m个最大元素,且m个元素中最小的元素在堆顶。
【其他】如果要求n个数中取最小的m个,只要大顶堆即可
总结:当n与m差不多大时,采用复杂度较低的排序是比较可取的,因为简单。当m< 我不敢说我的算法是最好的,但是它一定是一个复杂度较低的算法。 使用用最小堆来找最大的K个数源码:
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