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寻找数列中第K大的数
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最早看到这个问题是在那本Mark写的数据结构与算法分析的书中引论部分，当时就是瞅瞅，到了最近，在实际应用中，我需要查找一些列的数中第k大的数时，我才重新回顾品味这个问题。现在，实际问题中，我还暂时没有解决问题，但是这段思考过程很有意思，在这里给大家品味下。
具体的问题有点复杂，在这里就不赘述了，暂且将这个问题形式化的描述如下：
给定一个有限无序数列记做{an}，从这个数列中找出第k大的数。
输入：数列{an}，k
输出：第k大的数
首先，有个最简单的办法就是利用桶排序以及哈希散列的思想，假设数列中最大数为max，最小数为min，那么首先做一个数组长度为max – min + 1，然后做散列函数为an – min，对于冲突的处理是计数，最后从后往前扫描一次整个新建的数组，即可得到第k大的数。这样看似可以在O(n)的复杂度内解决问题，是一个经典的空间换时间的办法，但是具体情况是，其实这个算法的时间复杂度是O( n * ( max – min ) )的，所以这个的时间复杂度完全取决于数组的最大与最小数的差。但是一般在实际的数据中，数列是很分散的，如果特别分散的话，完全有可能max – min 是远大于n的，那么这个效果就非常差了，同时，这个算法的应用存在限制条件，首先，它只能用于数列中全部是正整数的情况，对于我在实际中需要找的数列是浮点数毫无办法，或者说是没有有效的办法；其次，算法基于一个假设，已经知道数列最大最小值（虽然这样的值可以同时计算出来，并且时间复杂度为O(n)）。
上述的这种解决办法，在《编程珠玑》一书的第一章节里面涉及过，这种桶排序的思想在其中用到了极致，采用的是位数组，并且要求排序数组中的数不存在重复的情况，然后一共需要最大数的位数，然后找到某个数，将对应的位置置为1，之后就只要扫描1就可以取得排序，用到上述问题中，就是扫到k个1就可以得到结果，这样的数据结构在C++和Java中都有提供，为bitset类，这是题外话。
我自己首先想到的办法是，根据得到的k，建立一个长度为k的数组（暂且称为k数组），然后依次读取数据，每次读取数据时，就依次比对k数组中各个元素，如果有比k数组中的数大，那么将其插入到对应的位置，同时对k数组，从当前位置做后移的操作，舍弃掉最后一个数，那么这样就保持了一个k个有序的数列，当处理数列扫描完成，那么k数组的最后一个数据就是我们需要的数据，想法比较简单，代码很快就完成了。
这样做的时间复杂度是多少呢？我可是自认为是O(kn)的，可是仔细分析，首先忽略k数组初始化的处理，其时间复杂度是o( n * k *L)，其中L是平均每趟做移动操作的次数，这个平均值是k/2，那么这个算法的时间复杂度是o( n * k2 )，这样就很差了，因为只有k比n开根号小，这样的算法才算是“不错”的。
经过自己上面的这番努力，我决定寻找前人的经验，查询到编程之美一书上有类似的问题，及其探讨，在书中，上述问题加强了，问题是寻找k个最大的数（读到这里，推荐去阅读下《编程之美——微软技术面试心得》一书的2.5小节），而解决这个问题的方法是从最开始的原始方法开始讨论展开的。得到k个最大数，首先做排序，然后取前k个即可，而用快排或者堆排序，这样的时间复杂度是o(N*logN)，于是基于这样的时间复杂度为起点，开始逐步的优化。优化的原因是，要得到k个最大数，只需要前k个数有序，时间复杂度的优化，只能从去除对k个以后的数进行排序展开。
文中给出的第一个方法就是基于快排的优化，方法如下：首先随机在数列中找到一个数，作为轴值，将数列划分成Sa和Sb两个部分，其中Sa中存放大于或等于轴值的数，Sb存放小于轴值的数，划分完成后，有如下两种情况：
1.Sa元素小于等于k，那么k个最大数为Sa中所有数，以及Sb中最大的k-|Sa|个数
2.Sa元素大于等于k，那么需要找到Sa中最大的k个数
文中指出，这样的时间复杂度平均为O(N*logK)，表示不是很了解，求高手指点这个是怎么计算的，基于这个我写出了第二个寻找第k大的数的代码：
这段代码使用到了vector类，也可以采用list类或者数组直接实现，主要是要知道左右两边的有的数据的数量即可，当然上述的实现可能跟前面算法分析的时间复杂度会有区别，因为采用Vector要考虑到数组扩充花费的时间开销，这就是为了简便实现付出的代码，当然可以一开始指定Vector的长度就为数组的长度来降低实现的代价，同时感兴趣的，可以用数组实现上述函数。
提示我的问题在这个地方，之前我的时间复杂度过高，是由于本身我在更新的过程中一直在保持k个数的有序，其实这是没有意义的事情，毕竟我要的只是第k个数，所以我只要知道我那k个数组中，最小的那个数即可，也就是一直保存的k个数，可以是无序的，但是，一定要知道其中最小值，有一个最小值，并且整体不一定有序，这样的数据结构一下就想到了最小值堆，首先将堆的接口声明如下，有些用不到的操作就没有定义了：
最早看到这个问题是在那本Mark写的数据结构与算法分析的书中引论部分，当时就是瞅瞅，到了最近，在实际应用中，我需要查找一些列的数中第k大的数时，我才重新回顾品味这个问题。现在，实际问题中，我还暂时没有解决问题，但是这段思考过程很有意思，在这里给大家品味下。
具体的问题有点复杂，在这里就不赘述了，暂且将这个问题形式化的描述如下：
给定一个有限无序数列记做{an}，从这个数列中找出第k大的数。
输入：数列{an}，k
输出：第k大的数
首先，有个最简单的办法就是利用桶排序以及哈希散列的思想，假设数列中最大数为max，最小数为min，那么首先做一个数组长度为max – min + 1，然后做散列函数为an – min，对于冲突的处理是计数，最后从后往前扫描一次整个新建的数组，即可得到第k大的数。这样看似可以在O(n)的复杂度内解决问题，是一个经典的空间换时间的办法，但是具体情况是，其实这个算法的时间复杂度是O( n * ( max – min ) )的，所以这个的时间复杂度完全取决于数组的最大与最小数的差。但是一般在实际的数据中，数列是很分散的，如果特别分散的话，完全有可能max – min 是远大于n的，那么这个效果就非常差了，同时，这个算法的应用存在限制条件，首先，它只能用于数列中全部是正整数的情况，对于我在实际中需要找的数列是浮点数毫无办法，或者说是没有有效的办法；其次，算法基于一个假设，已经知道数列最大最小值（虽然这样的值可以同时计算出来，并且时间复杂度为O(n)）。
上述的这种解决办法，在《编程珠玑》一书的第一章节里面涉及过，这种桶排序的思想在其中用到了极致，采用的是位数组，并且要求排序数组中的数不存在重复的情况，然后一共需要最大数的位数，然后找到某个数，将对应的位置置为1，之后就只要扫描1就可以取得排序，用到上述问题中，就是扫到k个1就可以得到结果，这样的数据结构在C++和Java中都有提供，为bitset类，这是题外话。
我自己首先想到的办法是，根据得到的k，建立一个长度为k的数组（暂且称为k数组），然后依次读取数据，每次读取数据时，就依次比对k数组中各个元素，如果有比k数组中的数大，那么将其插入到对应的位置，同时对k数组，从当前位置做后移的操作，舍弃掉最后一个数，那么这样就保持了一个k个有序的数列，当处理数列扫描完成，那么k数组的最后一个数据就是我们需要的数据，想法比较简单，代码很快就完成了。
int find_k( int p[], int n, int k )
{
//k数组
int kList[ k ];
//k数组的初始化
for( int i = 0; i < k; i++ )
kList[ i ] = 0;
for( int i = 0; i < n; i++ )
{
//比对k数组中的数
for( int j = 0; j < k; j++ )
{
if( p[ i ] > kList[ j ] )
{
//后移操作
for( int l = k - 1; l > j; l-- )
kList[ l ] = kList[ l - 1 ];
//取代
kList[ j ] = p[ i ];
break;
}//end if
}//end for j
}//end for i
return kList[ k -1 ];
}这样做的时间复杂度是多少呢？我可是自认为是O(kn)的，可是仔细分析，首先忽略k数组初始化的处理，其时间复杂度是o( n * k *L)，其中L是平均每趟做移动操作的次数，这个平均值是k/2，那么这个算法的时间复杂度是o( n * k2 )，这样就很差了，因为只有k比n开根号小，这样的算法才算是“不错”的。
经过自己上面的这番努力，我决定寻找前人的经验，查询到编程之美一书上有类似的问题，及其探讨，在书中，上述问题加强了，问题是寻找k个最大的数（读到这里，推荐去阅读下《编程之美——微软技术面试心得》一书的2.5小节），而解决这个问题的方法是从最开始的原始方法开始讨论展开的。得到k个最大数，首先做排序，然后取前k个即可，而用快排或者堆排序，这样的时间复杂度是o(N*logN)，于是基于这样的时间复杂度为起点，开始逐步的优化。优化的原因是，要得到k个最大数，只需要前k个数有序，时间复杂度的优化，只能从去除对k个以后的数进行排序展开。
文中给出的第一个方法就是基于快排的优化，方法如下：首先随机在数列中找到一个数，作为轴值，将数列划分成Sa和Sb两个部分，其中Sa中存放大于或等于轴值的数，Sb存放小于轴值的数，划分完成后，有如下两种情况：
1.Sa元素小于等于k，那么k个最大数为Sa中所有数，以及Sb中最大的k-|Sa|个数
2.Sa元素大于等于k，那么需要找到Sa中最大的k个数
文中指出，这样的时间复杂度平均为O(N*logK)，表示不是很了解，求高手指点这个是怎么计算的，基于这个我写出了第二个寻找第k大的数的代码：
int find_k( vector find, int k )
{
if( find.size() < k )
{
return 0;
}
int p = find.at(0);
//Sa 和 Sb数组
vector findA, findB;
//不将轴值放入左右两边数组
for( int i = 1; i < find.size(); i++ )
{
if( find.at( i ) >= p )
findA.push_back( find.at( i ) );
else
findB.push_back( find.at( i ) );
}//end for
if( findA.size() == ( k - 1 ) )
{
return p;
}//end if
else if( findA.size() > (k - 1) )
{
return find_k2( findA, k );
}//end if
else
{
return find_k2( findB, k - findA.size()) ;
}
}
//end find_k2这段代码使用到了vector类，也可以采用list类或者数组直接实现，主要是要知道左右两边的有的数据的数量即可，当然上述的实现可能跟前面算法分析的时间复杂度会有区别，因为采用Vector要考虑到数组扩充花费的时间开销，这就是为了简便实现付出的代码，当然可以一开始指定Vector的长度就为数组的长度来降低实现的代价，同时感兴趣的，可以用数组实现上述函数。
提示我的问题在这个地方，之前我的时间复杂度过高，是由于本身我在更新的过程中一直在保持k个数的有序，其实这是没有意义的事情，毕竟我要的只是第k个数，所以我只要知道我那k个数组中，最小的那个数即可，也就是一直保存的k个数，可以是无序的，但是，一定要知道其中最小值，有一个最小值，并且整体不一定有序，这样的数据结构一下就想到了最小值堆，首先将堆的接口声明如下，有些用不到的操作就没有定义了：
class minHeap{
private:
int* Heap; //用于存放堆元素的数组
int size; //数组大小
int n; //堆中元素个数
void shiftdown( int ); //堆的下拉操作
public:
minHeap( int* Heap, int num, int max )
bool isLeaf( int pos ) const
int leftchild( int pos ) const
int rightchild( int pos ) const
int parent ( int pos ) const
bool insert( const int );
bool removeMin( int& );
int getMin();
};
//end class minHeap
因为对于保存的k个数，其中最小的数就是其第k大的数，因此采用最小值堆，对于堆需要操作的时候，是检查到数列中的数大于这个最小值，那么堆就要进行更新，要删除当前的最小值，并加入新值（就是淘汰最后面那个数）。而对于堆的操作无论是插入，还是删除时间复杂度都是O(logK)的，K为堆的大小。因此修改之前的算法，那么，时间复杂度近一步降低到了O( N*logK )，至此我优化的过程结束。再往《编程之美》这一节往下看，正好与其思想不谋而合，书中指出，这样的解决，还可以解决当需要查找的数列不能完全读入内存的情况。还是那句话，think it deeper, code it simple.
新浪博客地址：
http://blog.sina.com.cn/u/1822488043
寻找数列中第K大的数
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