Question

在迭代数据集时，到目前为止，按排序顺序仅跟踪前10个数字的最佳方法是什么？

解决方案......结束了Generic Min和Max Heaps的实施......遗憾的是，它们不能在Java库中使用，也不能在互联网上使用....代码上没有gauruntees ......

import java.util.ArrayList;

public class MaxHeapGeneric <K extends Comparable> {
    //ArrayList to hold the heap
    ArrayList<K> h = new ArrayList<K>();
    public MaxHeapGeneric()
    {

    }
    public int getSize()
    {
        return h.size();
    }

    private K get(int key){
        return h.get(key);
    }


    public void add(K key){
        h.add(null);
        int k = h.size() - 1;
        while (k > 0){
            int parent = (k-1)/2;
            K parentValue = h.get(parent);
            //MaxHeap -
            //for minheap - if(key > parentValue)
            if(key.compareTo(parentValue) <= 0) break;
            h.set(k, parentValue);
            k = parent;
        }
        h.set(k, key);
    }
    public K getMax()
    {
        return h.get(0);
    }
    public void percolateUp(int k, K key){
        if(h.isEmpty())
            return ;

        while(k < h.size() /2){
            int child = 2*k + 1; //left child
            if(   child < h.size() -1 && (h.get(child).compareTo(h.get(child+1)) < 0)   )
            {
                child++;
            }

            if(key.compareTo(h.get(child)) >=0) break;

            h.set(k, h.get(child));
            k = child;
        }
        h.set(k, key);
    }
    public K remove()
    {
        K removeNode = h.get(0);
        K lastNode = h.remove(h.size() - 1);
        percolateUp(0, lastNode);
        return removeNode;
    }
    public boolean isEmpty()
    {
        return h.isEmpty();
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        MaxHeapGeneric<Integer> test = new MaxHeapGeneric<Integer>();

        test.add(5);
        test.add(9);
        test.add(445);
        test.add(1);
        test.add(534);
        test.add(23);

        while(!test.isEmpty())
        {
            System.out.println(test.remove());
        }

    }

}

最小堆

import java.util.ArrayList;


public class MinHeapGeneric <K extends Comparable> {
    //ArrayList to hold the heap
    ArrayList<K> h = new ArrayList<K>();
    public MinHeapGeneric()
    {

    }
    public int getSize()
    {
        return h.size();
    }

    private K get(int key){
        return h.get(key);
    }


    public void add(K key){
        h.add(null);
        int k = h.size() - 1;
        while (k > 0){
            int parent = (k-1)/2;
            K parentValue = h.get(parent);
            //for minheap - if(key > parentValue)
            if(key.compareTo(parentValue) > 0) break;
            h.set(k, parentValue);
            k = parent;
        }
        h.set(k, key);
    }
    public K getMax()
    {
        return h.get(0);
    }
    public void percolateUp(int k, K key){
        if(h.isEmpty())
            return ;

        while(k < h.size() /2){
            int child = 2*k + 1; //left child
            if(   child < h.size() -1 && (h.get(child).compareTo(h.get(child+1)) >= 0)   )
            {
                child++;
            }

            if(key.compareTo(h.get(child)) < 0) break;

            h.set(k, h.get(child));
            k = child;
        }
        h.set(k, key);
    }
    public K remove()
    {
        K removeNode = h.get(0);
        K lastNode = h.remove(h.size() - 1);
        percolateUp(0, lastNode);
        return removeNode;
    }
    public boolean isEmpty()
    {
        return h.isEmpty();
    }

    public static void main(String[] args)
    {
        MinHeapGeneric<Integer> test = new MinHeapGeneric<Integer>();

        test.add(5);
        test.add(9);
        test.add(445);
        test.add(1);
        test.add(534);
        test.add(23);

        while(!test.isEmpty())
        {
            System.out.println(test.remove());
        }

    }

}

Answer 1

使用最小堆（优先级队列）来跟踪前10个项目。对于二进制堆，时间复杂度为O（N log M），其中N是项目数，M是10。

与在数组中存储顶级项目相比，对于大型M来说这更快：基于阵列的方法是O（NM）。同上链接列表。

在伪代码中：

heap = empty min-heap
for each datum d:
    heap.push(d)   // add the new element onto the heap
    if heap.size > 10:
        heap.pop() // remove the smallest element
    endif
endfor

现在堆包含10个最大的项目。要弹出：

while heap is not empty:
    item = heap.top()
    print item
endwhile

保持最大的10个数字

1 个答案: