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雁過無痕

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《編程之美》讀書筆記072.5 尋找最大的K個數

 

問題:

n個數中找出最大的k個數。

 

兩種思路:

1 保存目前找到的最大k個數,每訪問一個數,就與這k個數中的最小值比較,決定是否更新這k個數。儲存k個數的數據結構可采用:敗者樹、二叉查找樹、最小堆。

C++ STL提供了multisetpriority_queue容器,另外還提供了make_heap,push_heap,pop_heap方便手動構建堆結構。(測試發現,手工建堆的效率最高,當nk增大到一定值時,采用紅黑樹的multiset的效率極差。手動建堆的效率相比priority_queue有略微提高。)

 

2 修改排序方法,去除不必要的過程。

選擇排序: 只要選k次。

冒泡排序: 只要冒泡k次即可。

堆排序:   構建好最大堆后,取 k次最大值

快速排序: 分區時,根據數P將數組分為兩部分,設大于P的數個數為a,小于P的數的個數為b。如果,a>=k,則從這a個數取最大的k個數,若a<k,則從b個數取最大的k-a-1個。

歸并排序: 當待合并的兩個數組,兩數組長度和大等于k時,合并時只取前k個。或者:以(k+1)/2個數為一組,將數組分成幾個組,對每組進行排序(可以采用任何一種高效的排序方法)后,兩兩合并時只取前k個。

計數排序: 如果都是整數,先掃描一遍找出最大值max,最小值min,再掃一遍,將每個值減去min,對這個值計數,最后從max-min開始統計,找出最大的k個數。另外,也可采用桶排序。

桶排序:   可以不對桶內的數據進行排序。

基數排序: 可以采用最高關鍵字比較方法,并免去相關的排序。

 

STL中的nth_element就是基于對intorsort的修改(introtsort是對快速排序的改進,當遞歸深度達到一定值時,可切換到堆排序),而partial_sortpartial_sort_copy是基于堆排序的修改,因而在k很小時,其效率可能會高于nth_element。遺憾的是:STL沒有提供完全基于堆排序的nth_element

 

從下面的測試結果,可以看出:在M不是很大,M/N很小時,partial_sortpartial_sort_copy盡管多了“對堆結構進行排序”這個不必要的操作,其效率仍然高于nth_element,但相差不多。而在其它情況下nth_element的效率則比其它的幾種方法要高很多。

 

如果源數據都是整數,多數情況下(即使允許修改源數據),桶排序方法(結合計數方法)的效率比nth_element高。桶排序只需256K的內存,效率很高。在MN至少有一個大于當前內存大小的情況下,桶排序是最佳選擇,其性能遠高于其它方法。

 

如果源數據是浮點數,根據浮點數在內存中的表示,可以對桶排序方法進行適當修改,使之對浮點數也適用。

 

測試程序相關說明:

① 測試程序要求不得改變源數據,某些方法要多一個復制源數據操作,可以從partial_sort_copypartial_sort效率的差異,看出這個復制操作的影響。

② 桶排序方法對應nth_count;

③ 對堆結構的調整,采用三種途徑(分別對應三個程序):利用push_heappop_heap、只用pop_heap、手寫代碼調整。(

multisetheapsort方法,在相同NM情況下,所用時間起伏很大,即所用時間對原始數據依賴性很高。

 

程序代碼

posted on 2010-08-16 00:02 flyinghearts 閱讀(2827) 評論(1)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 編程之美

評論

# re: 《編程之美》讀書筆記07: 2.5 尋找最大的K個數 2014-08-12 13:59 121e1212
int test[][2] = {{5, 5}, {5, 7}, {7, 5}, {4, 4}, {4, 6}, {6, 4}};

const int sz = sizeof(test) / sizeof(test[0]);

std::cout << "Test 2:\n";http://www.ssnz88.net

for (int i = 0; i < sz; ++i) {

int row = test[i][0];

int col = test[i][1];

int **arr = new int*[row];

for (int i = 0; i < row; ++i) arr[i] = new int[col];
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