【海量数据处理】N个数中找出最大的前K个数
N个数中找出最大的前K个数,需要用小堆实现。
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分析:由于小堆的堆顶存放堆中最小的数据,可以通过与堆顶数据进行比较,将大数据存放在堆中,注意在每次改变堆顶数据后,进行调堆,使堆顶一直存放整个堆中最小元素。
void AdjustDown(int *a, size_t root, size_t size)//下调 {//小堆 size_t parent = root; size_t child = parent * 2 + 1; while (child < size) { if (child + 1 < size && a[child] > a[child + 1]) { ++child; } if (a[parent] > a[child]) { swap(a[parent], a[child]); parent = child; child = parent * 2 + 1; } else//注意不满足交换条件时跳出本次循环 { break; } } void CreateRetPacket(vector& moneys)//创建N个数 { srand((unsigned int)time(NULL)); //srand(time(0)); moneys.reserve(N); for (size_t i = 0; i & moneys, int n, int k)//N个数中找最大的前k个数--小堆实现 { assert(n>k); int *TopkArray = new int[k];//通过前k个元素建立含有k个元素的堆 for (size_t i = 0; i < k; i++) { TopkArray[i] = moneys[i]; } for (int i = (k - 2) / 2; i >= 0; --i)//建小堆 { AdjustDown(TopkArray, i, k); } //从第k个元素开始到第n个元素分别与堆顶元素进行比较,较大数据入堆顶,再对整个堆进行下调,使堆顶存放最小元素(小堆) for (size_t i = k; i < n; ++i) { if (moneys[i] > TopkArray[0]) { TopkArray[0] = moneys[i]; AdjustDown(TopkArray, 0, k); } } size_t count = 0; for (size_t i = 0; i < k; ++i)//打印k个最大数据,即堆中所有元素 { cout << TopkArray[i] << " "; ++count; if (count % 10 == 0) { cout << endl; } } cout << endl; delete[] TopkArray;//注意释放TopkArray所占的内存 TopkArray = NULL; }
测试用例如下:
#include#include #include //容器--类模板 #include //利用随机值 #include using namespace std; #define N 10000 #define K 100 void Test8() {//N个里面找最大的前k个数 vector moneys; CreateRetPacket(moneys); GetTopk(moneys, N, K); }
上述可实现下列题:
春节期间,A公司的支付软件某宝和T公司某信红包大乱战。春节后高峰以后,公司Leader要求后台的攻城狮对后台的海量数据进行分析。先要求分析出各地区发红包金额最多的前100用户。现在知道人数最多的s地区大约有1000w用户。
新闻名称:【海量数据处理】N个数中找出最大的前K个数
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