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
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# -*- 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)
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# -*- 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。
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_36372879/article/details/84555622
