寻找最小的K个数
题目描述：查找最小的K个数
题目：输入n个整数，输出其中最小的K个数
例如，输入1、2、3、4、5、6、7、8这8个数字，则最小的4个数字为1、2、3、4。
第一节、各种思路，各种选择
- 要求一个序列中最小的K个数，按照惯有的思维方式，很简单，先对这个序列从小到大排序，然后输出前面的最小的K个数即可；
- 至于选取什么样的排序方法，第一时间应该想到的是快速排序，我们知道，快速排序平均时间复杂度为O(nlogn)，然后再遍历序列中前K个元素输出，即可，总的时间复杂度为O(nlogn + k) = O(nlogn)；——方法一
- 再进一步想想，题目并没有要求要查找的k个数，甚至是后面的n-k个数是有序的，既然这样，咱们又何必对所有的n个数都进行排序呢？
这个时候，想到了选择或交换排序，即遍历n个数，先把最先遍历到的K个数存入大小为k的数组之中，对这k个数，利用选择或交换排序，找到k个数中的最大数Kmax(Kmax为这K个元素的数组中最大的元素)，用时间为O(k)（你应该知道，插入或选择排序查找操作需要O(k)的时间），后再继续遍历后n-k个数，x与Kmax比较：如果x< Kmax，则x代替Kmax，并再次重新找出K个元素的数组中的最大元素Kmax'；如果x>Kmax，则不更新数组。这样每次更新和不更新数组所用的时间为O(k)或O(0)，整趟下来，总的时间复杂度平均下来为：n*O(k) = O(n*k)；——方法二
- 当然，更好的办法是维护k个元素的最大堆，原理与上述第2个方案一致，即用容量为K的最大堆存储最先遍历的K个数，并假设它们即是最小的K个数，建堆需要O(k)后，有k1<k2<...<kmax（kmax设为大顶堆中最大元素）。继续遍历数列，每次遍历一个元素x，与堆顶元素比较，x<Kmax，更新堆（用时logk），否则不更新堆。这样下来，总费时O(k+(n-k)*logk) = O(nlogk)。此方法得益于在堆中，查找等各项操作时间复杂度均为logk（不然，就如上述思路2所述：直接用数组也可以找出前k个小的元素，用时O(n*k)）；——方法三
- 按编程之美第141页上解法二的所述，类似快速排序的划分方法，N个数存储在数组S中，再从数组中随机选取一个数X（随机选取枢纽元，可做到线性期望时间O(N)的复杂度），把数组划分为Sa和Sb两部分，Sa<= X <=Sb，如果要查找的K个小的元素小于Sa中的元素个数，则返回Sa中较小的K个元素，否则返回Sa中K个小的元素 + Sb中小的K-|Sa|个元素。像上述过程一样，这个运用类似快速排序的partition的快速选择Select算法寻找最小的K个元素，在最坏的情况下亦能做到O(N)的复杂度。不过值得一提的是，这个快速选择Select算法是选择数组中“中位数的中位数”作为枢纽元，而非随机选择枢纽元；——方法五
- Randomized-Select，每次都是随机选择数列中的一个元素作为主元，在O(n)的时间内找到第K小的元素，然后遍历输出前面的K个小的元素。如果能的话，那么总的时间复杂度为线性期望时间：O(n+k) = O(n)（当n比较小时）；——方法六
- 线性时间的排序，即计数排序，时间复杂度虽能达到O(n)，但是，限制条件太多了，不常用；——方法七
- ”可以用最小堆初始化数组，然后取这个优先队列前k个值。复杂度为O(n)+k*O(logn)“。意思是针对整个数组序列建立最小堆，建堆所用时间为O(n)，然后取堆中的前k个数，即总的时间复杂度为：O(n+k*logn)。——方法八
- 与上述思路7类似，不同的是在对元素数组原地建立最小堆O(n)后，然后提取K次，但是每次提取时，换到顶部的元素只需要下移顶多K次就足够了，下移次数逐次减少（而上述思路7每次提取都需要logn，所有提取K次，思路7需要K*logn，而本思路8只需要K^2）；——方法九（没想明白）
上面的这些思路来自：http://blog.csdn.net/v_JULY_v
非常感谢作者，提高了这么多思路。