剑指offer：最小的k个数

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time         : 2019-07-08 21:09
# @Author       : Jayce Wong
# @ProjectName  : job
# @FileName     : getLeastNumbers.py
# @Blog         : https://blog.51cto.com/jayce1111
# @Github       : https://github.com/SysuJayce

class Solution:
    """
    从数组中寻找最小的k个数字，一般来说最直接的做法就是先将这个数组排序，然后取最小的k个数字即可。
    但是这样做的时间复杂度为O(nlogn)

    解法1：
    借鉴快排中partition()的做法，因为partition()每次可以确定一个下标的正确元素，并保证其左右与其
    大小关系有序。所以只要我们通过partition()确定了下标为k-1的元素，那么其左边都是小于该元素的。
    时间复杂度为O(n)

    解法2：
    可以维护一个容量为k的容器，然后遍历整个数组，如果遇到比容器中最大值要小的元素，那么就将这个元素
    替换容器中的最大值。时间复杂度为O(nlogk)
    """
    def GetLeastNumbers_Solution1(self, tinput, k):
        if k <= 0 or k > len(tinput):
            return []

        ans = tinput[:k]
        for i in range(k, len(tinput)):
            if tinput[i] < max(ans):
                ans.remove(max(ans))
                ans.append(tinput[i])

        return sorted(ans)

    def GetLeastNumbers_Solution2(self, tinput, k):
        def partition(begin, end):
            pos = begin
            for i in range(begin, end):
                if tinput[i] < tinput[end]:
                    tinput[i], tinput[pos] = tinput[pos], tinput[i]
                    pos += 1
            tinput[end], tinput[pos] = tinput[pos], tinput[end]
            return pos

        if k <= 0 or k > len(tinput):
            return []

        start, stop = 0, len(tinput) - 1
        idx = partition(start, stop)
        while idx != k - 1:
            if idx > k:
                stop = idx - 1
            else:
                start = idx + 1
            idx = partition(start, stop)

        return sorted(tinput[: k])

def main():
    nums = [4, 5, 1, 6, 2, 7, 3, 8]
    k = 4
    solution = Solution()
    print(solution.GetLeastNumbers_Solution2(nums, k))

if __name__ == ‘__main__‘:
    main()

剑指offer：最小的k个数

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原文地址：https://blog.51cto.com/jayce1111/2418363