堆的简单应用—

1、海量数据top k问题

100亿个数中找出最大的前K个数，我们可以遍历K次找到，但是时间复杂度就很大为 O(KN);因此，我们可以用堆来实现，只需遍历一次，思路如下：

如果要找前K个最大的数，我们用小堆，每次用堆顶元素和遍历的数比，如果堆顶元素小，则让堆顶元素的值等于它，然后向下调整
如果要找前K个最小的数，我们用大堆，每次用堆顶元素和遍历的数比，如果堆顶元素大，则让堆顶元素的值等于它，然后向下调整

2、代码如下

这里我们暂时用有限的几个数模仿海量数据，来判断算法是否正确

TopK.h

#pragma once//堆的操作见其他文章，这里只用到堆的结构体和，大堆小堆函数指针
#include "Heap.h"//TopK
void TopK(Heap *hp, DataType * array, long size, int K);
//初始化堆
void HeapTopKInit(Heap *hp, Compare cmp, int K);
//交换元素
void SwopTopK(DataType *a, DataType *b);
//打印元素
void TopK_Print(Heap *hp, int K);
//向下调整算法
void AdjustDownTopK(Heap  *hp, DataType parent)
//测试
void TestTopK();

TopK.c

#include "TopK.h"//求最小的3个元素
void TopK(Heap *hp, DataType * array, long size, int K)
{for (long i = 0; i < K; i++){InsertHeap(hp, array[i]);AdjustDownTopK(hp, i);}for (long i = K; i < size; i++){if (hp->cmp(array[0],hp->_array[i])){SwopTopK(&hp->_array[0],&array[i]);AdjustDownTopK(hp, 0);}}
}//向下调整
void AdjustDownTopK(Heap  *hp, DataType parent)
{int child = (parent<<1)+1;if (NULL == hp)return;while (child < hp->_size){//找到孩子中较小的一个if ((child+1) < hp->_size && hp->cmp(hp->_array[child+1], hp->_array[child])){child += 1;}//如果双亲大于孩子，则交换if (hp->cmp(hp->_array[child], hp->_array[parent])){Swop(&hp->_array[parent], &hp->_array[child]);parent = child;child = (parent << 1) + 1;}else{break;}}
}void SwopTopK(DataType *a, DataType *b)
{DataType temp = *a;*a = *b;*b = temp;
}void TopK_Print(Heap *hp, int K)
{int i = 0;for (; i < K; i++){printf("%d ", hp->_array[i]);}printf("\n");
}void HeapTopKInit(Heap *hp, Compare cmp, int K)
{if (NULL == hp)return;hp->_array = (DataType*)malloc(sizeof(DataType)* K);hp->_capacity = K;hp->_size = 0;hp->cmp = cmp;
}void TestTopK()
{Heap hp;int array[] = { 53, 17, 78, 9, 45, 65, 87, 23, 31 };int K = 3;HeapTopKInit(&hp, Greater, K);TopK(&hp, array, sizeof(array)/sizeof(array[0]),K);TopK_Print(&hp, K);}

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1、海量数据top k问题

2、代码如下

TopK.h

TopK.c

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