最小的k个数

题解：

直接排序，找前面最小的k个
建立大顶堆，大顶堆，最大的数在最上面嘛。。。

结果：直接排序比PriorityQueue实现的大顶堆速度更快。。。

图中8ms的就是直接排序的。

完整代码：

 1 /**
 2  * @author: wooch
 3  * @create: 2020/02/26
 4  */
 5 
 6 import java.util.Arrays;
 7 import java.util.Comparator;
 8 import java.util.PriorityQueue;
 9 import java.util.Queue;
10 
11 /**
12  * 面试题40. 最小的k个数
13  * 输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。
14  * 例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。
15  * 0 <= k <= arr.length <= 1000
16  * 0 <= arr[i] <= 1000
17  */
18 public class P40_GetLeastNumbers {
19     public int[] getLeastNumbers(int[] arr, int k) {
20         if (arr.length == k) {
21             return arr;
22         }
23         if (k == 0) {
24             return new int[0];
25         }
26         // int[] res = new int[k];
27         // Arrays.sort(arr);
28         // for(int i=0;i<k;i++){
29         //     res[i]=arr[i];
30         // }
31         // return res;
32 
33         // Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(k, (n1, n2) -> n2 - n1);// lambda也可行
34         Queue<Integer> heap = new PriorityQueue<>(k, new Comparator<Integer>() {
35             @Override
36             public int compare(Integer o1, Integer o2) {
37                 return o2 - o1;
38             }
39         });
40         for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
41             if (heap.size() < k) {
42                 heap.offer(arr[i]);
43             } else if (heap.peek() > arr[i]) {
44                 heap.poll();
45                 heap.offer(arr[i]);
46             }
47         }
48         int[] res = new int[k];
49         int i = 0;
50         while (i < k && !heap.isEmpty()) {
51             res[i++] = heap.poll();
52         }
53         return res;
54     }
55 }

同理，最大的k个数可以排序去后面K个，或者建立小顶堆。