关于堆排序和topK算法的PHP实现
问题描述
topK算法,简而言之,就是求n个数据里的前m大个数据,一般而言,m<<n,也就是说,n可能有几千万,而m只是10或者20这样的两位数。
思路
最简单的思路,当然是使用要先对这n个数据进行排序,因为只有排序以后,才能按照顺序来找出排在前面的,或者排在后面的数据。
假如说我们用快拍,那么时间复杂度是O(nlogn),但是仔细看题目,会发现实际上不要要将所有的数据就进行排序,因为我们找的是前m个数据,所以对所有数据排序实际上有些浪费了。所以可以想到,只维护一个大小为m的数组,然后扫一遍原来的数组n,只将大于数组m里的最小值的数据插入到m数组里,并且重新调整m数组的顺序。
如果使用朴素的方法对m数组进行调整,那么时间复杂度将会是O(n*m),这显然不是最优的结果。对于维护的数组m,我们可以通过维护一个堆结构,来达到每次排序O(logm)的时间复杂度,这样topK算法,总体的复杂度也就变成了O(nlogm)。
关于堆
二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。
二叉堆满足二个特性:
1.父结点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何一个子节点的键值。
2.每个结点的左子树和右子树都是一个二叉堆(都是最大堆或最小堆)。

当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。当父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆。下图展示一个最小堆:一般都用数组来表示堆,i结点的父结点下标就为(i – 1) / 2。它的左右子结点下标分别为2 * i + 1和2 * i + 2。如第0个结点左右子结点下标分别为1和2。

PHP实现的堆
class Heap {
protected $listSize;
protected $tree;
public function __construct($list) {
$this->listSize = count($list);
$i = 1;
foreach ($list as $li) {
$this->tree[$i++] = $li;
}
unset($list);
$this->initHeap();
}
public function getSortedResult() {
$this->initHeap();
$this->sortHeap();
return $this->tree;
}
public function getHeapResult() {
return $this->tree;
}
public function getTopNode() {
return $this->tree[1];
}
public function setTopNode($value) {
$this->tree[1] = $value;
$this->adjustHeap(1, $this->listSize);
}
public function sortHeap() {
for ($end = $this->listSize; $end > 1; $end--) {
$this->swap($this->tree[1], $this->tree[$end]);
$this->adjustHeap(1, $end - 1);
}
}
private function initHeap() {
for ($start=floor($len / 2); $start >= 1; $start--) {
$this->adjustHeap($start, $this->listSize);
}
}
private function adjustHeap($start, $len) {
$tmp = $start; // 临时变量,用于保存最大值或者最小值的下标索引
$lChildInx = $start * 2;
$rChildInx = $lChildInx + 1;
if ($start <= floor($len / 2)) {
if($lChildInx <= $len && $this->tree[$lChildInx] < $this->tree[$tmp]) {
$tmp = $lChildInx;
}
if($rChildInx <= $len && $this->tree[$rChildInx] < $this->tree[$tmp]) {
$tmp = $rChildInx;
}
if ($tmp != $start) {
$this->swap($this->tree[$tmp], $this->tree[$start]);
$this->adjustHeap($tmp, $len);
}
}
}
private function swap(&$a, &$b) {
$temp = $a;
$a = $b;
$b = $temp;
}
}
topK
include 'Heap.class.php';
$list = range(1,10000);
shuffle($list);
$k = 15;
$initHeapNodes = array_slice($list, 0, $k);
$heap = new Heap($initHeapNodes);
$n = count($list);
for ($i=$k; $i<$n; $i++) {
if ($list[$i] > $heap->getTopNode()) {
$heap->setTopNode($list[$i]);
}
}
print_r($heap->getSortedResult());
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