首页 > 解决方案 > java - 如何使用PriorityQueue集合从Java中的给定数组在O(n)时间内构建最大堆?

问题描述

我试图在给定的大小为 n 的数组中找到第 K 个最大的元素。我的想法:从给定的数组构建一个 maxheap(这需要 O(n) 时间)。然后从 maxheap 中删除 (k-1) 个元素。最后返回堆中最顶层的元素。

我知道我可以通过从数组中一个一个地获取元素来构建堆,但这需要 O(nlogn) 时间来构建堆。

 public int findKthLargest(int[] nums, int k) {
       
        //max heap
        PriorityQueue<Integer> pq;
       // pq = how to build pq from nums in O(n) time??
        
        while(k>1){
            pq.poll();
        }
        
        return pq.peek();
    }

如何在 O(n) 时间内构建 maxheap?

标签: javacollectionstime-complexitypriority-queuemax-heap

解决方案


1) 如何使用 Java 的 PriorityQueue 在 O(n) 中构建 MinHeap?

您应该PriorityQueue使用一个Collection而不是使用一个接一个的方法来构建。使用Arrayspackage 将您的数组转换为List.

PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(Arrays.asList(nums));

它利用sink基于方法来创建O(n)时间复杂度的 pq。虽然不一样,但是用数组创建 pq 可以这样实现:

 public MinPQ(int[] keys) {
   n = keys.length;
   pq = new int[keys.length + 1];
   for (int i = 0; i < n; i++)
        pq[i+1] = keys[i];
   for (int k = n/2; k >= 1; k--)
        sink(k);
    }

private void sink(int k) {
   while (2*k <= n) {
      int j = 2*k;
      if (j < n && pq[j] > pq[j + 1]) j++;
      if (pq[k] <= pq[j]) break;
      exch(k, j);
      k = j;
    }
  }
private void exch(int i, int j) {
    int swap = pq[i];
    pq[i] = pq[j];
    pq[j] = swap;
}

这只是一个示例,展示了如何为O(n)时间复杂度实现构造函数。你不需要实现它们,它们已经在 PQ 中实现了。

2) 如何使用 Java 的 PriorityQueue 在 O(n) 中构建 MaxHeap?

好吧,不幸的是,您不能同时将 aComparator和 a传递Collection给 Java 的 PQ。您可以做的是编写自己的 PQ 来扩展 Java 的 PQ(大多数方法将保持不变)。一个漂亮的实现可以在这里找到。
下面的实现使用了以下事实:

public PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c)
创建一个包含指定优先级队列中元素的 PriorityQueue。此优先级队列将按照与给定优先级队列相同的顺序进行排序。

感谢@samabcde:

import java.util.*;

public class CustomComparatorPriorityQueue<T> extends PriorityQueue<T> {
    private Collection<T> wrapped;

    public static <U> PriorityQueue<U> create(Collection<U> wrapped, Comparator<U> custom) {
        return new PriorityQueue<U>(new CustomComparatorPriorityQueue<>(wrapped, custom));
    }

    private CustomComparatorPriorityQueue(Collection<T> wrapped, Comparator<T> custom) {
        super(custom);
        this.wrapped = wrapped;
    }

    @Override
    public Object[] toArray() {
        return wrapped.toArray();
    }

    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> a = Arrays.asList(3, 6, 4, 8, 1, 9);
        PriorityQueue<Integer> pq = CustomComparatorPriorityQueue.create(a, Comparator.<Integer>naturalOrder().reversed());
        Integer b;
        while ((b = pq.poll()) != null) {
            System.out.println(b);
        }
    }

}

Java的PQ相关构造函数:

public PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c) {
    this.comparator = (Comparator<? super E>) c.comparator();
    initFromPriorityQueue(c);
}
private void initFromPriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c) {
    if (c.getClass() == PriorityQueue.class) {
        this.queue = ensureNonEmpty(c.toArray());
        this.size = c.size();
    } else {
        initFromCollection(c);
    }
}

private void initFromCollection(Collection<? extends E> c) {
    initElementsFromCollection(c);
    heapify();
 }
/**
 * Establishes the heap invariant (described above) in the entire tree,
 * assuming nothing about the order of the elements prior to the call.
 * This classic algorithm due to Floyd (1964) is known to be O(size).
 */
private void heapify() {
    final Object[] es = queue;
    int n = size, i = (n >>> 1) - 1;
    final Comparator<? super E> cmp;
    if ((cmp = comparator) == null)
        for (; i >= 0; i--)
            siftDownComparable(i, (E) es[i], es, n);
    else
        for (; i >= 0; i--)
            siftDownUsingComparator(i, (E) es[i], es, n, cmp);
}

结论

简而言之,您可以使用一行代码在 O(n) 中创建 MinHeap,要在 O(n) 中创建 MaxHeap,您应该从头开始实现自己的 MaxHeap 或实现利用上述属性的子类PriorityQueue(PriorityQueue<? extends E> c)


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