Python实现查找最小的k个数示例【两种解法】
本文实例讲述了Python实现查找最小的k个数。分享给大家供大家参考,具体如下:
题目描述
输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。
解法1
使用partition函数可以知道,使用==O(N)==的时间复杂度就可以找出第K大的数字,并且左边的数字比这个数小,右边的数字比这个数字大。因此可以取k为4,然后输出前k个数字,如果需要排序的话再对结果进行排序
# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def PartitionOfK(self, numbers, start, end, k): if k < 0 or numbers == [] or start < 0 or end >= len(numbers) or k > end: return low, high = start, end key = numbers[low] while low < high: while low < high and numbers[high] >= key: high -= 1 numbers[low] = numbers[high] while low < high and numbers[low] <= key: low += 1 numbers[high] = numbers[low] numbers[low] = key if low < k: self.PartitionOfK(numbers, start + 1, end, k) elif low > k: self.PartitionOfK(numbers, start, end - 1, k) def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k): # write code here if k <= 0 or tinput == [] or k > len(tinput): return [] self.PartitionOfK(tinput, 0, len(tinput) - 1, k) return sorted(tinput[0:k]) #测试: sol = Solution() listNum = [4,5,1,6,2,7,3,8] rel = sol.GetLeastNumbers_Solution(listNum, 4) print(rel)
运行时间:30ms
占用内存:5732k
解法2
解法1存在两个问题,一个是partition把数组的顺序改变了,第二是无法处理海量的数据,海量的数组全部导入到内存里面做partition显然是不合适的。因此可以找出结果中最大的数字,如果遍历的数字比这个数字小,则替换,否则不变,可以采用堆的形式来实现数据结构,达到O(logK)的复杂度,因此整体的时间复杂度为N*O(logK)
# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def GetLeastNumbers_Solution(self, tinput, k): # write code here if tinput == [] or k <= 0 or k > len(tinput): return [] result = [] for num in tinput: if len(result) < k: result.append(num) else: if num < max(result): result[result.index(max(result))] = num return sorted(result) #测试: sol = Solution() listNum = [4,5,1,6,2,7,3,8] rel = sol.GetLeastNumbers_Solution(listNum, 4) print(rel)
运行结果同上
运行时间:25ms
占用内存:5724k
时间和空间占用都比解法1更优。
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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