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大家好，我是速冻鱼🐟，一条水系前端💦，喜欢花里胡哨💐，持续沙雕🌲
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前言🌧️
算法，对前端人来说陌生又熟悉，很多时候我们都不会像后端工程师一样重视这项能力。但事实上，算法对每一个程序员来说，都有着不可撼动的地位。
因为开发的过程就是把实际问题转换成计算机可识别的指令，也就是《数据结构》里说的，「设计出数据结构，在施加以算法就行了」。
当然，学习也是有侧重点的，作为前端我们不需要像后端开发一样对算法全盘掌握，有些比较偏、不实用的类型和解法，只要稍做了解即可。
题目🦀
难度简单
输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。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。
示例 1：
输入：arr = [3,2,1], k = 2
输出：[1,2] 或者 [2,1]
示例 2：
输入：arr = [0,1,2,1], k = 1
输出：[0]
限制：
0 <= k <= arr.length <= 100000 <= arr[i] <= 10000
解题思路🌵
- 构建最小堆（或者最大堆）
- sort排序
- 采用快速排序
解法1构建最小堆🔥
//最小堆
class MinHeap{
constructor(){
this.heap=[];
}
swap(indexA,indexB){
let temp=this.heap[indexA]
this.heap[indexA]=this.heap[indexB]
this.heap[indexB]=temp
}
getParentInex(index){
return (index-1)>>1;
}
getLeftChildIndex(index){
return index*2+1;
}
getRightChildIndex(index){
return index*2+2;
}
shiftUp(index){
if(index==0){return}
const parentIndex=this.getParentInex(index)
//如果当前节点的父节点小于
if(this.heap[parentIndex]>this.heap[index]){
this.swap(parentIndex,index)
this.shiftUp(parentIndex)
}
}
shiftDown(index){
//获取当前节点的左字节点index，进行下移
const leftIndex=this.getLeftChildIndex(index)
if(this.heap[index]>this.heap[leftIndex]){
this.swap(index,leftIndex)
this.shiftDown(leftIndex)
}
//获取当前节点的右边子节点index，进行下移
const rightIndex=this.getRightChildIndex(index)
if(this.heap[index]>this.heap[rightIndex]){
this.swap(index,rightIndex)
this.shiftDown(rightIndex)
}
}
insert(value){
this.heap.push(value);
this.shiftUp(this.heap.length-1)
}
pop(){
//交换父节点和末尾元素,保证堆的结构不被破坏
this.heap[0]=this.heap[this.heap.length-1]
this.heap.pop()
this.shiftDown(0)
}
peek(){
return this.heap[0];
}
size(){
return this.heap.length;
}
}
/**
* @param {number[]} arr
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
var getLeastNumbers = function(arr, k) {
const heap=new MinHeap()
const result=[]
for(const item of arr){
heap.insert(item)
}
for(let i=0;i<k;i++){
result.push(heap.peek())
heap.pop()
}
return result
};
时间复杂度：O(nlogk)
空间复杂度：O(k)
解法2-sort排序🔥
/**
* @param {number[]} arr
* @param {number} k
* @return {number[]}
*/
//排序法
var getLeastNumbers = function(arr, k) {
arr.sort((a,b)=>{
return a-b
})
return arr.slice(0,k)
};
时间复杂度：O(nlog(n))
空间复杂度：O(n)
解法3-快速排序🔥
/**
* @param {number[]} nums
* @return {number}
*/
//数组排序法
var majorityElement = function(nums) {
nums.sort((a,b)=>{
return a-b
})
const mid=nums.length>>1 //右移一位 === Math.floor
return nums[mid]
};
时间复杂度：O(nlog(n))
空间复杂度：O(n)
结束语🌞
那么鱼鱼的LeetCode算法篇的「LeetCode」剑指Offer-40最小的k个数⚡️就结束了，算法这个东西没有捷径，只能多写多练，多总结，文章的目的其实很简单，就是督促自己去完成算法练习并总结和输出，菜不菜不重要，但是热爱🔥，喜欢大家能够喜欢我的短文，也希望通过文章认识更多志同道合的朋友，如果你也喜欢折腾，欢迎加我好友，一起沙雕，一起进步。
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写在最后
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