TopK问题算法详解算法

内容
一、排序
二、局部排序
三、堆
四、随机选择
为各个算法添加了C++ 实现代码
面试中，TopK，是问得比较多的几个问题之一，到底有几种方法，这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的，今天和大家聊一聊。
画外音：除非校招，我在面试过程中从不问TopK这个问题，默认大家都知道。
问题描述：
从arr[1, n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。
栗子：
从arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 这n=12个数中，找出最大的k=5个。
一、排序排序是最容易想到的方法，将n个数排序之后，取出最大的k个，即为所得。
伪代码：
sort(arr, 1, n);
return arr[1, k];
C++ 代码:

/** * 方法1 排序后取前K个数字时间复杂度O(n*log(n)) 运行时间：4ms 占用内存：504k * @param input vector * @param k int * @return */ vector GetLeastNumbers_Solution1(vector input, int k) { vector ans; if (k > input.size() || input.size() == 0 || k == 0) { return ans; } sort(input.begin(), input.end()); for (int i = 0; i < k; i++) { ans.push_back(input[i]); } return ans; }

时间复杂度：O(n*lg(n))

分析：明明只需要TopK，却将全局都排序了，这也是这个方法复杂度非常高的原因。那能不能不全局排序，而只局部排序呢？这就引出了第二个优化方法。
二、局部排序不再全局排序，只对最大的k个排序。
冒泡是一个很常见的排序方法，每冒一个泡，找出最大值，冒k个泡，就得到TopK。

伪代码：
for(i=1 to k){
bubble_find_max(arr,i);
}
return arr[1, k];
C++代码:

/** * 方法2 冒泡法, 每次取一个最小值, 时间复杂度O(n*k) 运行时间：4ms占用内存：468k * @param input * @param k * @return */ vector GetLeastNumbers_Solution2(vector input, int k) { vector ans; if (k > input.size() || input.size() == 0 || k == 0) { return ans; } BubbleSort(input, k); for (int i = 0; i < k; i++) { ans.push_back(input[i]); } return ans; } /** * 冒泡排序算法，只得到前ｋ个最小值 * @param input * @param k */ void BubbleSort(vector &input, int k) { for (int i = 0; i < k; i++) { int temp_i = i; int count = input.size() - 1; while (count - 1 >= temp_i) { if (input[count] < input[count - 1]) { int t = input[count - 1]; input[count - 1] = input[count]; input[count] = t; } count -= 1; } } }

时间复杂度：O(n*k)

分析：冒泡，将全局排序优化为了局部排序，非TopK的元素是不需要排序的，节省了计算资源。不少朋友会想到，需求是TopK，是不是这最大的k个元素也不需要排序呢？这就引出了第三个优化方法。

三、堆思路：只找到TopK，不排序TopK。
先用前k个元素生成一个小顶堆，这个小顶堆用于存储，当前最大的k个元素。

接着，从第k+1个元素开始扫描，和堆顶（堆中最小的元素）比较，如果被扫描的元素大于堆顶，则替换堆顶的元素，并调整堆，以保证堆内的k个元素，总是当前最大的k个元素。

直到，扫描完所有n-k个元素，最终堆中的k个元素，就是猥琐求的TopK。

伪代码：
heap[k] = make_heap(arr[1, k]);
for(i=k+1 to n){
adjust_heap(heep[k],arr[i]);
}
return heap[k];
C++ 代码:

/** * 建立最大堆 * @param input * @param heap * @param k　heap size */ void BuildMaxHeap(vector &input, vector &heap, int k) { for (int i = 0; i < k; i++) { heap.push_back(input[i]); } sort(heap.begin(), heap.end()); reverse(heap.begin(), heap.end()); }/** * 把heap堆顶的值下沉到合适的位置 * @param heap */ void ShiftMaxDown(vector &heap) { int cur_root = 0; int cur_left = 2 * cur_root + 1; int cur_right = 2 * cur_root + 2; while (true) { if (cur_left < heap.size() && heap[cur_root] < heap[cur_left]) { int temp = heap[cur_root]; heap[cur_root] = heap[cur_left]; heap[cur_left] = temp; cur_root = cur_left; cur_left = 2 * cur_root + 1; cur_right = 2 * cur_root + 2; } else if (cur_right < heap.size() && heap[cur_root] < heap[cur_right]) { int temp = heap[cur_root]; heap[cur_root] = heap[cur_right]; heap[cur_right] = temp; cur_root = cur_right; cur_left = 2 * cur_root + 1; cur_right = 2 * cur_root + 2; } else { break; } } } /** * 方法3 维护一个大小为K的最大堆(如果是求最大的K个数,则为最小堆), 时间复杂度O(n*log(k)), 运行时间：3ms占用内存：480k * 该方法可以处理规模更大的数据（但是需要Ｋ较小，会有比较高的效率）,比如在内存中放不下,只能通过硬盘顺序读取. * @param input * @param k * @return */ vector GetLeastNumbers_Solution3(vector input, int k) { vector ans; if (k > input.size() || input.size() == 0 || k == 0) { return ans; } BuildMaxHeap(input, ans, k); for (int i = k; i < input.size(); i++) { if (ans[0] > input[i]) { ans[0] = input[i]; ShiftMaxDown(ans); } } return ans; }

时间复杂度：O(n*lg(k))
画外音：n个元素扫一遍，假设运气很差，每次都入堆调整，调整时间复杂度为堆的高度，即lg(k)，故整体时间复杂度是n*lg(k)。

分析：堆，将冒泡的TopK排序优化为了TopK不排序，节省了计算资源。堆，是求TopK的经典算法，那还有没有更快的方案呢？

四、随机选择随机选择算在是《算法导论》中一个经典的算法，其时间复杂度为O(n)，是一个线性复杂度的方法。

这个方法并不是所有同学都知道，为了将算法讲透，先聊一些前序知识，一个所有程序员都应该烂熟于胸的经典算法：快速排序。
画外音：
（1）如果有朋友说，“不知道快速排序，也不妨碍我写业务代码呀”…额...
（2）除非校招，我在面试过程中从不问快速排序，默认所有工程师都知道；

其伪代码是：
void quick_sort(int[]arr, int low, inthigh){
if(low== high) return;
int i = partition(arr, low, high);
quick_sort(arr, low, i-1);
quick_sort(arr, i+1, high);
}

其核心算法思想是，分治法。

分治法（Divide&Conquer），把一个大的问题，转化为若干个子问题（Divide），每个子问题“都”解决，大的问题便随之解决（Conquer）。这里的关键词是“都”。从伪代码里可以看到，快速排序递归时，先通过partition把数组分隔为两个部分，两个部分“都”要再次递归。

分治法有一个特例，叫减治法。

减治法（Reduce&Conquer），把一个大的问题，转化为若干个子问题（Reduce），这些子问题中“只”解决一个，大的问题便随之解决（Conquer）。这里的关键词是“只”。

二分查找binary_search，BS，是一个典型的运用减治法思想的算法，其伪代码是：
int BS(int[]arr, int low, inthigh, int target){
if(low> high) return -1;
mid= (low+high)/2;
if(arr[mid]== target) return mid;
if(arr[mid]> target)
return BS(arr, low, mid-1, target);
else
return BS(arr, mid+1, high, target);
}

从伪代码可以看到，二分查找，一个大的问题，可以用一个mid元素，分成左半区，右半区两个子问题。而左右两个子问题，只需要解决其中一个，递归一次，就能够解决二分查找全局的问题。

通过分治法与减治法的描述，可以发现，分治法的复杂度一般来说是大于减治法的：
快速排序：O(n*lg(n))
二分查找：O(lg(n))

话题收回来，快速排序的核心是：
i = partition(arr, low, high);

这个partition是干嘛的呢？
顾名思义，partition会把整体分为两个部分。
更具体的，会用数组arr中的一个元素（默认是第一个元素t=arr[low]）为划分依据，将数据arr[low, high]划分成左右两个子数组：
左半部分，都比t大
右半部分，都比t小
中间位置i是划分元素
以上述TopK的数组为例，先用第一个元素t=arr[low]为划分依据，扫描一遍数组，把数组分成了两个半区：
左半区比t大
右半区比t小
中间是t
partition返回的是t最终的位置i。

很容易知道，partition的时间复杂度是O(n)。
画外音：把整个数组扫一遍，比t大的放左边，比t小的放右边，最后t放在中间N[i]。

partition和TopK问题有什么关系呢？
TopK是希望求出arr[1,n]中最大的k个数，那如果找到了第k大的数，做一次partition，不就一次性找到最大的k个数了么？
画外音：即partition后左半区的k个数。

问题变成了arr[1, n]中找到第k大的数。

再回过头来看看第一次partition，划分之后：
i = partition(arr, 1, n);
如果i大于k，则说明arr[i]左边的元素都大于k，于是只递归arr[1, i-1]里第k大的元素即可；
如果i小于k，则说明说明第k大的元素在arr[i]的右边，于是只递归arr[i+1, n]里第k-i大的元素即可；
画外音：这一段非常重要，多读几遍。
这就是随机选择算法randomized_select，RS，其伪代码如下：
int RS(arr, low, high, k){
if(low== high) return arr[low];
i= partition(arr, low, high);
temp= i-low; //数组前半部分元素个数
if(temp>=k)
return RS(arr, low, i-1, k); //求前半部分第k大
else
return RS(arr, i+1, high, k-i); //求后半部分第k-i大
}
C++ 代码:

/** * quick sort core * @param input * @param start * @param end * @return */ int Partition(vector &input, int start, int end) { int temp = input[start]; while (start < end) { while (start < end && temp <= input[end]) { end -= 1; } input[start] = input[end]; if (start < end) { start += 1; while (start < end && temp > input[start]) { start += 1; } input[end] = input[start]; end -= 1; } } input[start] = temp; return start; }/** *方法4 基于快排的方法,一次定位到key之后,如果key的index + 1==K,那么这前K个刚好就是要求最小的值, 复杂度O(n), 运行时间：3ms 占用内存：480k *如果key的index＋１> K则继续递归前半部分即可,如果key的index+1 GetLeastNumbers_Solution4(vector input, int k) { vector ans; if (k > input.size() || input.size() == 0 || k == 0) { return ans; } int start = 0; int end = input.size() - 1; int part_index = Partition(input, 0, input.size() - 1); while (part_index + 1 != k) { if (part_index + 1 > k) { end = part_index - 1; part_index = Partition(input, start, end); } else { start = part_index + 1; part_index = Partition(input, start, end); } } for (int i = 0; i < k; i++) { ans.push_back(input[i]); } return ans; }

这是一个典型的减治算法，递归内的两个分支，最终只会执行一个，它的时间复杂度是O(n)。

再次强调一下：
分治法，大问题分解为小问题，小问题都要递归各个分支，例如：快速排序
减治法，大问题分解为小问题，小问题只要递归一个分支，例如：二分查找，随机选择

通过随机选择（randomized_select），找到arr[1, n]中第k大的数，再进行一次partition，就能得到TopK的结果。

五、总结
TopK，不难；其思路优化过程，不简单：
全局排序，O(n*lg(n))
局部排序，只排序TopK个数，O(n*k)
堆，TopK个数也不排序了，O(n*lg(k))
分治法，每个分支“都要”递归，例如：快速排序，O(n*lg(n))
减治法，“只要”递归一个分支，例如：二分查找O(lg(n))，随机选择O(n)
TopK的另一个解法：随机选择+partition

知其然，知其所以然。
思路比结论重要。
【TopK问题算法详解】希望大家对TopK有新的认识，谢转。
原文链接：https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/details/82837278