MinKthElement
MinKthElement.java 源码
package datastructure.heap.leetcode;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.PriorityQueue;
import java.util.Queue;
/**
* @author roseduan
* @time 2020/9/16 8:54 下午
* @description 最小的K个元素
*/
public class MinKthElement {
/**
* 第一种解法，排序，取前k个
*/
public int[] getLeastNumbers1(int[] arr, int k) {
Arrays.sort(arr);
return Arrays.copyOf(arr, k);
}
/**
* 第二种解法，使用一个优先级队列
*/
public int[] getLeastNumbers2(int[] arr, int k) {
Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(Collections.reverseOrder());
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
if (i < k) {
queue.add(arr[i]);
}else {
if (!queue.isEmpty() && arr[i] < queue.peek()) {
queue.poll();
queue.add(arr[i]);
}
}
}
int[] res = new int[k];
int i = 0;
for (int n : queue) {
res[i++] = n;
}
return res;
}
/**
* 第三种解法，还是使用一个优先级队列，只不过代码实现更加简单
*/
public int[] getLeastNumbers3(int[] arr, int k) {
Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
for (int n : arr) {
queue.add(n);
}
int[] res = new int[k];
for (int i = 0; i < k && !queue.isEmpty(); i++) {
res[i] = queue.poll();
}
return res;
}
/**
* 第四种解法，使用快排的思想
*/
public int[] getLeastNumbers4(int[] arr, int k) {
return null;
}
}
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