Top K算法
問題描述 ：
從arr[1, n]這n個數中，找出最大的k個數，這就是經典的TopK問題。
栗子：
從arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 這n=12個數中，找出最大的k=5個。
一、排序
排序是最容易想到的方法，將n個數排序之後，取出最大的k個，即為所得。
偽代碼：
sort(arr, 1, n);
return arr[1, k];
時間複雜度：O(n*lg(n))
分析：明明只需要TopK，卻將全局都排序了，這也是這個方法複雜度非常高的原因。那能不能不全局排序，而只局部排序呢？這就引出了第二個優化方法。
二、局部排序
不再全局排序，只對最大的k個排序。
冒泡是一個很常見的排序方法，每冒一個泡，找出最大值，冒k個泡，就得到TopK。
偽代碼：
for(i=1 to k){
bubble_find_max(arr,i);
}
return arr[1, k];
時間複雜度：O(n*k)
分析：冒泡，將全局排序優化為了局部排序，非TopK的元素是不需要排序的，節省了計算資源。不少朋友會想到，需求是TopK，是不是這最大的k個元素也不需要排序呢？這就引出了第三個優化方法。
三、堆
思路：只找到TopK，不排序TopK。
先用前k個元素生成一個小頂堆，這個小頂堆用於存儲，當前最大的k個元素。
接著，從第k+1個元素開始掃描，和堆頂（堆中最小的元素）比較，如果被掃描的元素大於堆頂，則替換堆頂的元素，並調整堆，以保證堆內的k個元素，總是當前最大的k個元素。
直到，掃描完所有n-k個元素，最終堆中的k個元素，就是猥瑣求的TopK。
偽代碼：
heap[k] = make_heap(arr[1, k]);
for(i=k+1 to n){
adjust_heap(heep[k],arr[i]);
}
return heap[k];
時間複雜度：O(n*lg(k))
畫外音：n個元素掃一遍，假設運氣很差，每次都入堆調整，調整時間複雜度為堆的高度，即lg(k)，故整體時間複雜度是n*lg(k)。
分析：堆，將冒泡的TopK排序優化為了TopK不排序，節省了計算資源。堆，是求TopK的經典算法，那還有沒有更快的方案呢？
四、隨機選擇
隨機選擇算在是《算法導論》中一個經典的算法，其時間複雜度為O(n)，是一個線性複雜度的方法。
這個方法並不是所有同學都知道，為了將算法講透，先聊一些前序知識，一個所有程序員都應該爛熟於胸的經典算法：快速排序。
其偽代碼是：
void quick_sort(int[]arr, int low, inthigh){
if(low== high) return;
int i = partition(arr, low, high);
quick_sort(arr, low, i-1);
quick_sort(arr, i+1, high);
}
其核心算法思想是，分治法。
分治法（Divide&Conquer），把一個大的問題，轉化為若干個子問題（Divide），每個子問題“都”解決，大的問題便隨之解決（Conquer）。這裡的關鍵詞是“都”。從偽代碼裡可以看到，快速排序遞歸時，先通過partition把數組分隔為兩個部分，兩個部分“都”要再次遞歸。
分治法有一個特例，叫減治法。
減治法（Reduce&Conquer），把一個大的問題，轉化為若干個子問題（Reduce），這些子問題中“只”解決一個，大的問題便隨之解決（Conquer）。這裡的關鍵詞是“只”。
二分查找binary_search，BS，是一個典型的運用減治法思想的算法，其偽代碼是：
int BS(int[]arr, int low, inthigh, int target){
if(low> high) return -1;
mid= (low+high)/2;
if(arr[mid]== target) return mid;
if(arr[mid]> target)
return BS(arr, low, mid-1, target);
else
return BS(arr, mid+1, high, target);
}
從偽代碼可以看到，二分查找，一個大的問題，可以用一個mid元素，分成左半區，右半區兩個子問題。而左右兩個子問題，只需要解決其中一個，遞歸一次，就能夠解決二分查找全局的問題。
通過分治法與減治法的描述，可以發現，分治法的複雜度一般來說是大於減治法的：
快速排序：O(n*lg(n))
二分查找：O(lg(n))
話題收回來，快速排序的核心是：
i = partition(arr, low, high);
這個partition是幹嘛的呢？
顧名思義，partition會把整體分為兩個部分。
更具體的，會用數組arr中的一個元素（默認是第一個元素t=arr[low]）為劃分依據，將數據arr[low, high]劃分成左右兩個子數組：
- 左半部分，都比t大
- 右半部分，都比t小
- 中間位置i是劃分元素
以上述TopK的數組為例，先用第一個元素t=arr[low]為劃分依據，掃描一遍數組，把數組分成了兩個半區：
- 左半區比t大
- 右半區比t小
- 中間是t
partition返回的是t最終的位置i。
很容易知道，partition的時間複雜度是O(n)。
partition和TopK問題有什麼關係呢？
TopK是希望求出arr[1,n]中最大的k個數，那如果找到了第k大的數，做一次partition，不就一次性找到最大的k個數了麼？
問題變成了arr[1, n]中找到第k大的數。
再回過頭來看看第一次partition，劃分之後：
i = partition(arr, 1, n);
- 如果i大於k，則說明arr[i]左邊的元素都大於k，於是只遞歸arr[1, i-1]裡第k大的元素即可；
- 如果i小於k，則說明說明第k大的元素在arr[i]的右邊，於是只遞歸arr[i+1, n]裡第k-i大的元素即可；
這就是隨機選擇算法randomized_select，RS，其偽代碼如下：
int RS(arr, low, high, k){
if(low== high) return arr[low];
i= partition(arr, low, high);
temp= i-low; //數組前半部分元素個數
if(temp>=k)
return RS(arr, low, i-1, k); //求前半部分第k大
else
return RS(arr, i+1, high, k-i); //求後半部分第k-i大
}
這是一個典型的減治算法，遞歸內的兩個分支，最終只會執行一個，它的時間複雜度是O(n)。
再次強調一下：
- 分治法，大問題分解為小問題，小問題都要遞歸各個分支，例如：快速排序
- 減治法，大問題分解為小問題，小問題只要遞歸一個分支，例如：二分查找，隨機選擇
通過隨機選擇（randomized_select），找到arr[1, n]中第k大的數，再進行一次partition，就能得到TopK的結果。
五、總結
TopK，不難；其思路優化過程，不簡單：
- 全局排序，O(n*lg(n))
- 局部排序，只排序TopK個數，O(n*k)
- 堆，TopK個數也不排序了，O(n*lg(k))
- 分治法，每個分支“都要”遞歸，例如：快速排序，O(n*lg(n))
- 減治法，“只要”遞歸一個分支，例如：二分查找O(lg(n))，隨機選擇O(n)
- TopK的另一個解法：隨機選擇+partition
轉載： https://blog.csdn.net/weixin_44038165/article/details/103093914
快速選擇算法詳解： https://blog.csdn.net/weixin_44038165/article/details/103093914
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