目录 生活中我们经常能见到TopK问题，例如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。 所以，TopK问题即求出一组数据中前K个最大或最小的元素，一般情况下，数据量都比较大。 对于TopK问题，我们首先想到的可能是排序，对数据排好序以后，取前K个元素。但是，面对庞大的数据量时，排序并不适用，因为加载庞大的数据到内存中是个不小的消耗。 所以，对于TopK问题，最佳的解决方式是用堆。 思路如下： 1.取数据前K个元素来建堆； 若要求前K个最大的元素，则建小堆； 若要求前K个最小的元素，则建大堆； 2.用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素进行比较，若大于堆顶元素，则赋值给堆顶元素，并向下调整。（取前K个最小元素则是小于）。 将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比较完之后，堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。 此算法的时间复杂度为 O(N*log K)。 void PrintTopK(int* a, int n, int k) { Heap hp; //初始化堆 HeapInit(&hp); //对数组的前K个元素进行建堆...
