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题意描述
我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。
（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）
你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。
示例 1：
输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1 输出：[[-2,2]] 解释： (1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)， (-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)， 由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。 我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。
示例 2：
输入：points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], K = 2 输出：[[3,3],[-2,4]] （答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。）
分析
其实仔细阅读题目我们可以发现这题和前 K 个高频元素，很相似，只是那题是求前k的高频元素，本题呢，其实是求前k的低频元素。套路都是一样一样的。
我们肯定先想到快排，其实快排的话把所有元素都排序了，时间复杂度是O(nlogn)，我们其实可以使用优先级队列时间复杂度为O(nlogk)，因为只需要维护k个元素有序。下面在说说不一样的解法。
解法1：Map
思路：将每个点的距离存在map中，再排序。OK了
var kClosest = function(points, K) {
let map = new Map();
let res = [];
for(let i = 0;i<points.length;i++){
const value = points[i][0]*points[i][0]+points[i][1]*points[i][1];
map.set(i,value);
}
let ary = Array.from(map);
ary.sort((a,b) => {
return a[1] - b[1];
})
for(let i =0;i<K;i++){
res.push(points[ary[i][0]]);
}
return res;
};
解法2：优先队列
思路：可以直接将point加入优先队列中，通过维护K个值就OK了
class Solution {
public:
struct tmp2
{
bool operator() (pair<int,int> a, pair<int,int> b)
{
return pow(a.first,2)+pow(a.second,2) > pow(b.first,2)+pow(b.second,2);
}
};
vector<vector<int>> kClosest(vector<vector<int>>& points, int K) {
vector<vector<int>> res;
if(K == points.size())
return points;
if(K > points.size())
return res;
priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int, int>>,tmp2> heap;
for(int i=0; i<points.size(); i++)
{
heap.push({points[i][0],points[i][1]});
}
for(int i=0; i<K; i++)
{
res.push_back(vector<int>{heap.top().first,heap.top().second});
heap.pop();
}
return res;
}
};
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