C语言 如何用堆解决Topk问题

目录

• 前言
• TopK问题
• 解题方法
• 代码实现与讲解
• 运行结果
• 函数解读
• PrintTopK 解读
• TestTopK 解读

前言

本篇将详细讲解如何利用小根堆的方法解决TopK问题，这么多数据要处理，

该算法时间复度居然只需

TopK问题

TopK问题介绍：在N个数中找出最大的前K个 （比如在1000个数中找出最大的前10个）

解题方法

方法1：先排降序，前N个就是最大的。 

时间复杂度：  

方法2：N个数依次插入大堆，HeapPop K次，每次取堆顶的数据，即为前K个。

时间复杂度：

假设N非常大，N是10亿，内存中存不下这些数，它们存在文件中的。K是100，方法1 和 方法2 就都不能用了……

话说 10 亿个整数，大概占用多少空间？

1G = 1024MB

1G = 1024*1024KB

1G = 1024*1024*1024Byte

要占用10亿字节！所以我们来看看方法3。

方法3：

① 用前个K数建立一个K个数的小堆。

② 剩下的N-K个数，依次跟堆顶的数据进行比较。如果比堆顶的数据大，就替换堆顶的数据，再向下调整。

③ 最后堆里面的K个数就是最大的K个数。

时间复杂度： 

这里为什么使用小堆而不使用大堆？

最大的前K个数一定会比其他数要大，只要进来的数比堆顶数据大，就替代它。因为是小堆（小的在上大的在下），最大的数进去后一定会沉到下面，所以不可能存在大的数堵在堆顶导致某个数进不去的情况，数越大沉得越深。对应地，如果使用大堆就会出现一个大数堵在堆顶，剩下的数都比这个大数小，导致其他数进不来，最后只能选出最大的那一个。

代码实现与讲解

由于还没开始讲 C++ ，这里我们没法用优先级队列，我们得手动自己写一个堆来使用。当然，如果自己懒得写，以下是 C语言 实现堆的代码。

Heap.h

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#pragma once
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <assert.h>
#include <stdbool.h>

typedef int HPDataType;

typedef struct Heap {
    HPDataType* array;  //指向动态开辟的数组
    int size;           //有效数据的个数
    int capacity;       //容量空间的大小
} HP;

/* 堆的初始化 */
void HeapInit(HP* php);

/* 堆的销毁 */
void HeapDestroy(HP* php);

/* 堆的打印 */
void HeapPrint(HP* php);

/* 判断堆是否为空 */
bool HeapIfEmpty(HP* hp);

/* 堆的插入 */
void HeapPush(HP* php, HPDataType x);
    /* 检查容量 */
    void HeapCheckCapacity(HP* php);
        /* 交换函数 */
        void Swap(HPDataType* px, HPDataType* py);
    /* 大根堆上调 */
    void BigAdjustUp(int* arr, int child);
    /* 小根堆上调 */
    void SmallAdjustUp(int* arr, int child);

/* 堆的删除 */
void HeapPop(HP* php);
    /* 小根堆下调*/
    void SmallAdjustDown(int* arr, int n, int parent);
    /* 大根堆下调 */
    void BigAdjustDown(int* arr, int n, int parent);

/* 返回堆顶数据*/
HPDataType HeapTop(HP* php);

/* 统计堆的个数 */
int HeapSize(HP* php);

Heap.c

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include "Heap.h"

/* 堆的初始化 */
void HeapInit(HP* php) {
    assert(php);
    php->array = NULL;
    php->size = php->capacity = 0;
}

/* 堆的销毁 */
void HeapDestroy(HP* php) {
    assert(php);
    free(php->array);
    php->capacity = php->size = 0;
}

/* 堆的打印 */
void HeapPrint(HP* php) {
    for (int i = 0; i < php->size; i++) {
        printf("%d ", php->array[i]);
    }
    printf("\n");
}

/* 判断堆是否为空 */
bool HeapIfEmpty(HP* php) {
    assert(php);

    return php->size == 0; // 如果为size为0则表示堆为空
}

/* 堆的插入 */
    /* 检查容量 */
    void HeapCheckCapacity(HP* php) {
        if (php->size == php->capacity) {
            int newCapacity = php->capacity == 0 ? 4 : (php->capacity * 2); //第一次给4，其他情况扩2倍
            HPDataType* tmpArray = (HPDataType*)realloc(php->array, sizeof(HPDataType) * newCapacity); // 数组扩容
            if (tmpArray == NULL) {  //检查realloc
                printf("realloc failed!\n");
                exit(EXIT_FAILURE);
            }
            //更新他们的大小
            php->array = tmpArray;
            php->capacity = newCapacity;
        }
    }

        /* 交换函数 */
        void Swap(HPDataType* px, HPDataType* py) {
            HPDataType tmp = *px;
            *px = *py;
            *py = tmp;
        } 

    /* 大根堆上调 */
    void BigAdjustUp(int* arr, int child) {
        assert(arr);
        // 首先根据公式计算算出父亲的下标
        int parent = (child - 1) / 2;
        // 最坏情况:调到根，child=parent 当child为根节点时结束（根节点永远是0）
        while (child > 0) {
            if (arr[child] > arr[parent]) {  // 如果孩子大于父亲（不符合堆的性质）
                // 交换他们的值
                Swap(&arr[child], &arr[parent]);
                // 往上走
                child = parent;
                parent = (child - 1) / 2;
            } else {  // 如果孩子小于父亲（符合堆的性质）
            // 跳出循环
                break;
            }
        }
    }

    /* 小根堆上调 */
    void SmallAdjustUp(int* arr, int child) {
        assert(arr);
        // 首先根据公式计算算出父亲的下标
        int parent = (child - 1) / 2;
        // 最坏情况:调到根，child=parent 当child为根节点时结束（根节点永远是0）
        while (child > 0) {
            if (arr[child] < arr[parent]) {  // 如果孩子大于父亲（不符合堆的性质）
                // 交换他们的值
                Swap(&arr[child], &arr[parent]);
                // 往上走
                child = parent;
                parent = (child - 1) / 2;
            } else {  // 如果孩子小于父亲（符合堆的性质）
            // 跳出循环
                break;
            }
        }
    }
void HeapPush(HP* php, HPDataType x) {
    assert(php);
    // 检查是否需要扩容
    HeapCheckCapacity(php);
    // 插入数据
    php->array[php->size] = x;
    php->size++;
    // 向上调整 [目标数组，调整位置的起始位置（刚插入的数据）]
    SmallAdjustUp(php->array, php->size - 1);
}

/* 堆的删除 */

    /* 小根堆下调*/
    void SmallAdjustDown(int* arr, int n, int parent) {
        int child = parent * 2 + 1; // 默认为左孩子
        while (child < n) { // 叶子内
            // 选出左右孩子中小的那一个
            if (child + 1 < n && arr[child + 1] < arr[child]) {
                child++;
            }
            if (arr[child] < arr[parent]) { // 如果孩子小于父亲（不符合小堆的性质）
                // 交换它们的值
                Swap(&arr[child], &arr[parent]);
                // 往下走
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            } else { // 如果孩子大于父亲（符合小堆的性质）
                // 跳出循环
                break;
            }
        }
    }

    /* 大根堆下调 */
    void BigAdjustDown(int* arr, int n, int parent) {
        int child = parent * 2 + 1; // 默认为左孩子
        while (child < n) { // 叶子内
            // 选出左右孩子中大的那一个
            if (child + 1 < n && arr[child + 1] > arr[child]) {
                child++;
            }
            if (arr[child] > arr[parent]) { // 如果孩子大于父亲（不符合大堆的性质）
                // 交换它们的值
                Swap(&arr[child], &arr[parent]);
                // 往下走
                parent = child;
                child = parent * 2 + 1;
            } else { // 如果孩子小于父亲（符合大堆的性质）
                // 跳出循环
                break;
            }
        }
    }
void HeapPop(HP* php) {
    assert(php);
    assert(!HeapIfEmpty(php));
    // 删除数据
    Swap(&php->array[0], &php->array[php->size - 1]);
    php->size--;
    // 向下调整 [目标数组，数组的大小，调整位置的起始位置]
    SmallAdjustDown(php->array, php->size, 0);
}

/* 返回堆顶数据 */
HPDataType HeapTop(HP* php) {
    assert(php);
    assert(!HeapIfEmpty(php));

    return php->array[0];
}

/* 统计堆的个数 */
int HeapSize(HP* php) {
    assert(php);

    return php->size;
}
 

第三种方法的参考代码：

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include "Heap.h"

/* 在N个数中找出最大的前K个 */
void PrintTopK(int* arr, int N, int K) {

    HP hp;                             // 创建堆
    HeapInit(&hp);                     // 初始化堆

    for (int i = 0; i < K; i++) {      // Step1: 创建一个K个数的小堆
        HeapPush(&hp, arr[i]);
    }

    for (int i = K; i < N; i++) {      // Step2: 剩下的N-K个数跟堆顶的数据比较
        if (arr[i] > HeapTop(&hp)) {   // 如果比堆顶的数据大就替换进堆
            HeapPop(&hp);              // 此数确实比堆顶大，删除堆顶
            HeapPush(&hp, arr[i]);     // 将此数推进堆中，数越大下沉越深
            /* 另一种写法: 手动替换
            hp.array[0] = arr[i];
            SmallAdjustDown(hp.array, hp.size, 0);
            */
        }
    }
    HeapPrint(&hp);                    // 打印K个数的堆
    HeapDestroy(&hp);                  // 销毁堆
}

/* 模拟测试 TopK */
void TestTopK() {
    int N = 1000000;
    int* arr = (int*)malloc(sizeof(int) * N);

    srand(time(0)); // 置随机数种子
    for(size_t i = 0; i < N; i++) {
        // 产生随机数，每次产生的随机数都mod100w，这样产生的数一定是小于100w的
        arr[i] = rand() % 1000000;
    }

    // 再去设置10个比100w大的数
    arr[5] = 1000000 + 1;
	arr[1231] = 1000000 + 2;
	arr[5355] = 1000000 + 3;
	arr[51] = 1000000 + 4;
	arr[15] = 1000000 + 5;
	arr[2335] = 1000000 + 6;
	arr[9999] = 1000000 + 7;
	arr[76] = 1000000 + 8;
	arr[423] = 1000000 + 9;
	arr[3144] = 1000000 + 10;

    PrintTopK(arr, N, 10); //测试用，所以给10个
}

int main(void) {
    TestTopK();

	return 0;
}
 

运行结果

函数解读

PrintTopK 解读

① 准备好我们实现好的堆之后，我们就可以写TopK的算法了。我们创建一个 PrintTopK 函数，函数需要接收存放数据的数组、数组的大小（N）和要找前多少个（K）。

② 首先创建一个堆，用来存放K 。按照规矩我们先把 HeapInit（初始化）和 HeapDestroy（销毁）先写好，防止自己不小心忘记销毁。

③ 核心步骤1：创建一个K个数的小堆，我们直接用 for 循环将数组中前K个值先逐个 HeapPush （堆的插入）进去。

这里不代表最后的结果，我们只是相当于 "默认" 认为这前K个数是最大的，方便我们后续进行比较替代。经过 HeapPush （堆的插入）后，这些数据会通过 SmallAdjustDown （小堆下调接口） 对数据进行相应的调整：

for (int i = 0; i < K; i++) {      // Step1: 创建一个K个数的小堆
    HeapPush(&hp, arr[i]);
}

④ 核心步骤2：除去K，将剩下的N-K个数据进行比较。我们再利用 for 循环将数组中剩下的N-K个数据进行遍历。

这里逐个进行判断，如果该数堆顶的数据 i＜K(max)，我们就进行替换操作。调用 HeapPop（堆的删除）删除堆顶的数据，给  让位。之后将其 HeapPush （堆的插入）推到堆中，就完成了替换的工作。值得一提的是，我们还可以不调用 Pop 和 Push 这两个操作，手动进行替换。hp.array [ 0 ] 就表示栈顶，我们将  赋值给它，随后再手动进行 SmallAdjustDown （小堆下调操作），传入相应的值即可：

for (int i = K; i < N; i++) {      // Step2: 剩下的N-K个数跟堆顶的数据比较
    if (arr[i] > HeapTop(&hp)) {   // 如果比堆顶的数据大就替换进堆
        HeapPop(&hp);              // 此数确实比堆顶大，删除堆顶
        HeapPush(&hp, arr[i]);     // 将此数推进堆中，数越大下沉越深
        /* 另一种写法: 手动替换
        hp.array[0] = arr[i];
        SmallAdjustDown(hp.array, hp.size, 0);
        */
    }
}

⑤ 当 for 遍历完所有数据之后，小堆中就保留了N个数据中最大的前K个数了。此时我们调用堆打印接口将小堆里的数据打印出来就大功告成了。

TestTopK 解读

① 这是用来测试我们写的TopK算法的函数。设置 N 的大小为 100w，动态内存开辟一块可以存下这么多数据的空间：

int N = 1000000;
int* arr = (int*)malloc(sizeof(int) * N);

② 随后根据时间来置随机数种子，将每个元素都进行随机数的填充，每次产生的随机数都模上100w，这样可以保证产生的随机数一定是小于100w的。

srand(time(0));
for(size_t i = 0; i < N; i++) {
    arr[i] = rand() % 1000000;
}

③ 随便写几个大于100w的数，便于测试：

// 再去设置10个比100w大的数
arr[5] = 1000000 + 1;
arr[1231] = 1000000 + 2;
arr[5355] = 1000000 + 3;
arr[51] = 1000000 + 4;
arr[15] = 1000000 + 5;
arr[2335] = 1000000 + 6;
arr[9999] = 1000000 + 7;
arr[76] = 1000000 + 8;
arr[423] = 1000000 + 9;
arr[3144] = 1000000 + 10;

④ 调用我们刚才实现好的 PrintTopK 函数，递交对应的参数后就可以进行测试了。这里为了方便测试，我们的K设置为10：

PrintTopK(arr, N, 10);

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