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 最小K个数

 方法一

方法二

 最小K个数

设计一个算法，找出数组中最小的k个数。以任意顺序返回这k个数均可。

 方法一

对原数组从小到大排序后取出前 k 个数

class Solution {
    public int[] smallestK(int[] arr, int k) {
        int[] vec = new int[k];
        Arrays.sort(arr);
        for (int i = 0; i < k; ++i) {
            vec[i] = arr[i];
        }
        return vec;
    }
}

方法二

用一个大根堆实时维护数组的前 k小值。首先将前 k 个数插入大根堆中，随后从第 k+1 个数开始遍历，如果当前遍历到的数比大根堆的堆顶的数要小，就把堆顶的数弹出，再插入当前遍历到的数。最后将大根堆里的数存入数组返回即可

具体步骤

1. 先使用arr中前k个元素创建大堆
2. 然后使用arr中剩余元素依次与堆顶元素比较，如果小于堆顶元素，替换堆顶元素，即：删除堆顶，然后将arr[i]插入堆中
3. 最后堆中的k个元素就是所需的前k个最小的元素，放到数组中返回

class InitCmp implements Comparator<Integer>{
    public int compare(Integer num1,Integer num2){
        return num2-num1;
    }
}
class Solution{
    public int[] smallestK(int[] arr, int k){
        if(k == 0){
            return new int[0];
        }
        int[] ret = new int[k];
        InitCmp initCmp = new InitCmp();
        PriorityQueue<Integer> p = new PriorityQueue<Integer>(k,initCmp);
        for (int i = 0; i < k; i++) {
    // 先使arr中前k个元素创建大堆
            p.offer(arr[i]);
        }
        for (int i = k; i < arr.length; i++) {
            if(arr[i] < p.peek()){
                p.poll();
                p.offer(arr[i]);
            }
        }
        for (int i = 0; i < k; i++) {
            ret[i] = p.poll();
        }
        return ret;
    }

}

时间复杂度：O(nlog⁡k)，其中 n是数组 arr 的长度。由于大根堆实时维护前 k小值，所以插入删除都是 O(log⁡k)的时间复杂度，最坏情况下数组里 n个数都会插入，所以一共需要 O(nlog⁡k)

空间复杂度：O(k)，因为大根堆里最多 k个数