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一、大數據的處理
給出N個數據,要求找到并輸出這N個數里面最大的K個數
思路:利用堆,先建一個開辟一個大小為K的數組,從N個數據里拿出K個數據放到堆里面,然后再通過向
下調整法把堆調整為最小堆,此時數組的第一個元素就是堆里面最小的元素,然后在剩下的N-K個
數據中依次和堆里面最小的數據進行比較,若比第一個元素大,則交換兩個的值,每交換一次就向下調
整一次,保證在最上面的是最小元素,這樣一直到所有數據比較完畢,此時堆里面存儲的k個數據就是最
大的k個數據。
下面是實現代碼
#include<iostream>
#include<algorithm>
using namespace std;
//1.在N個數據當中找出最大的K個數
const int N = 10000;
const int K = 100;
void AdjustDown1(int a[], int size, int parent) //建一個小堆
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child < K)
{
if ((child + 1 < K) && (a[child + 1] < a[child]))
{
child++;
}
if (a[child] < a[parent])
{
swap(a[child], a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void GetTopK(int a[],int TopK[])
{
assert(K < N);
int i = 0;
int j = 0;
int m = 0;
int n = 0;
for (i = 0; i < K; i++)
{
TopK[i] = a[i]; //取出a中的前k個數字放到topk[]里面
}
//建堆
for (j = (K - 2) / 2; j >0; --j)
{
AdjustDown1(TopK,K,j);
}
for (int m = 0; m < N; ++m)
{
if (a[m]>TopK[0])
{
TopK[0] = a[m];
AdjustDown1(TopK, K, 0);
}
}
for (int n = 0; n < K; ++n) //一次輸出K個最大數
{
cout << TopK[n] << " ";
}
cout << endl;
}
測試代碼
#include"BIgData.h"
void TestTopK()
{
int a[N];
int TopK[K];
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
a[i] = i;
}
GetTopK(a, TopK);
}
int main()
{
TestTopK();
system("pause");
return 0;
}
測試結果
為了便于調試,我用的測試栗子比較簡單,大家可以嘗試一下更一般的栗子哦~
二.堆排序
思路:利用堆,建一個最大堆,每次選出最大的數據與數組末尾的數據進行交換,然后再進行一次向下
調整變成最大堆,始終保持最上面的為當前最大的數據,假設數組由n個數據,則下次就讓第一個數據與
數組的第n-1個數據作比較,因為第n個數據已經是最大的了,每交換一次要調整一次,這樣當比較到第
一個數據時這個堆就是一個有序的了。
實現代碼如下:
//2.堆排序:建大堆,每次找到最大的數據交換到數組末尾,將剩下的數據AdjustDown,再進行交換
void AdjustDown2(int a[],int size,size_t parent)
{
int child = parent * 2 + 1;
while (child<size)
{
if ((child + 1 < size)&&a[child] < a[child + 1])
{
++child;
}
if (a[child] > a[parent])
{
swap(a[child], a[parent]);
parent = child;
child = parent * 2 + 1;
}
else
{
break;
}
}
}
void Heap_Sort(int a[], size_t n)
{
for (int i = (n - 2) / 2; i >= 0; i--) //注意邊界條件
{
AdjustDown2(a, n, i);
}
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
swap(a[0], a[n - 1-i]);
AdjustDown2(a, n - 1 - i, 0);
}
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
cout << a[i] << " ";
}
cout << endl;
}
測試代碼:
void TestHeap_Sort()
{
int a[] = { 10, 12, 9, 15, 13, 17, 16, 18, 20,14 };
Heap_Sort(a, 10);
}
int main()
{
TestHeap_Sort();
system("pause");
return 0;
}
測試結果:
以上便是堆的兩種簡單應用啦,不足之處還請大家指出哦~
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