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2023-09-04 03:16:55 +08:00
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@@ -76,26 +76,22 @@ comments: true
另外,该方法适用于动态数据流的使用场景。在不断加入数据时,我们可以持续维护堆内的元素,从而实现最大 $k$ 个元素的动态更新。
=== "Java"
=== "Python"
```java title="top_k.java"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
Queue<Integer> topKHeap(int[] nums, int k) {
Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<Integer>();
// 将数组的前 k 个元素入堆
for (int i = 0; i < k; i++) {
heap.offer(nums[i]);
}
// 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
// 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
if (nums[i] > heap.peek()) {
heap.poll();
heap.offer(nums[i]);
}
}
return heap;
}
```python title="top_k.py"
def top_k_heap(nums: list[int], k: int) -> list[int]:
"""基于堆查找数组中最大的 k 个元素"""
heap = []
# 将数组的前 k 个元素入堆
for i in range(k):
heapq.heappush(heap, nums[i])
# 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
for i in range(k, len(nums)):
# 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
if nums[i] > heap[0]:
heapq.heappop(heap)
heapq.heappush(heap, nums[i])
return heap
```
=== "C++"
@@ -120,22 +116,48 @@ comments: true
}
```
=== "Python"
=== "Java"
```python title="top_k.py"
def top_k_heap(nums: list[int], k: int) -> list[int]:
"""基于堆查找数组中最大的 k 个元素"""
heap = []
# 将数组的前 k 个元素入堆
for i in range(k):
heapq.heappush(heap, nums[i])
# 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
for i in range(k, len(nums)):
# 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
if nums[i] > heap[0]:
heapq.heappop(heap)
heapq.heappush(heap, nums[i])
return heap
```java title="top_k.java"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
Queue<Integer> topKHeap(int[] nums, int k) {
Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<Integer>();
// 将数组的前 k 个元素入堆
for (int i = 0; i < k; i++) {
heap.offer(nums[i]);
}
// 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
for (int i = k; i < nums.length; i++) {
// 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
if (nums[i] > heap.peek()) {
heap.poll();
heap.offer(nums[i]);
}
}
return heap;
}
```
=== "C#"
```csharp title="top_k.cs"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
PriorityQueue<int, int> topKHeap(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<int, int> heap = new PriorityQueue<int, int>();
// 将数组的前 k 个元素入堆
for (int i = 0; i < k; i++) {
heap.Enqueue(nums[i], nums[i]);
}
// 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
for (int i = k; i < nums.Length; i++) {
// 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
if (nums[i] > heap.Peek()) {
heap.Dequeue();
heap.Enqueue(nums[i], nums[i]);
}
}
return heap;
}
```
=== "Go"
@@ -161,46 +183,6 @@ comments: true
}
```
=== "JS"
```javascript title="top_k.js"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```
=== "TS"
```typescript title="top_k.ts"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```
=== "C"
```c title="top_k.c"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```
=== "C#"
```csharp title="top_k.cs"
/* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
PriorityQueue<int, int> topKHeap(int[] nums, int k) {
PriorityQueue<int, int> heap = new PriorityQueue<int, int>();
// 将数组的前 k 个元素入堆
for (int i = 0; i < k; i++) {
heap.Enqueue(nums[i], nums[i]);
}
// 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
for (int i = k; i < nums.Length; i++) {
// 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
if (nums[i] > heap.Peek()) {
heap.Dequeue();
heap.Enqueue(nums[i], nums[i]);
}
}
return heap;
}
```
=== "Swift"
```swift title="top_k.swift"
@@ -220,9 +202,15 @@ comments: true
}
```
=== "Zig"
=== "JS"
```zig title="top_k.zig"
```javascript title="top_k.js"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```
=== "TS"
```typescript title="top_k.ts"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```
@@ -267,3 +255,15 @@ comments: true
heap
}
```
=== "C"
```c title="top_k.c"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```
=== "Zig"
```zig title="top_k.zig"
[class]{}-[func]{topKHeap}
```