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			* Revised the book * Update the book with the second revised edition * Revise base on the manuscript of the first edition
		
			
				
	
	
		
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| /**
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|  * File: top_k.dart
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|  * Created Time: 2023-08-15
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|  * Author: liuyuxin (gvenusleo@gmail.com)
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|  */
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| import '../utils/print_util.dart';
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| 
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| /* 基于堆查找数组中最大的 k 个元素 */
 | |
| MinHeap topKHeap(List<int> nums, int k) {
 | |
|   // 初始化小顶堆,将数组的前 k 个元素入堆
 | |
|   MinHeap heap = MinHeap(nums.sublist(0, k));
 | |
|   // 从第 k+1 个元素开始,保持堆的长度为 k
 | |
|   for (int i = k; i < nums.length; i++) {
 | |
|     // 若当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素出堆、当前元素入堆
 | |
|     if (nums[i] > heap.peek()) {
 | |
|       heap.pop();
 | |
|       heap.push(nums[i]);
 | |
|     }
 | |
|   }
 | |
|   return heap;
 | |
| }
 | |
| 
 | |
| /* Driver Code */
 | |
| void main() {
 | |
|   List<int> nums = [1, 7, 6, 3, 2];
 | |
|   int k = 3;
 | |
| 
 | |
|   MinHeap res = topKHeap(nums, k);
 | |
|   print("最大的 $k 个元素为");
 | |
|   res.print();
 | |
| }
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| 
 | |
| /* 小顶堆 */
 | |
| class MinHeap {
 | |
|   late List<int> _minHeap;
 | |
| 
 | |
|   /* 构造方法,根据输入列表建堆 */
 | |
|   MinHeap(List<int> nums) {
 | |
|     // 将列表元素原封不动添加进堆
 | |
|     _minHeap = nums;
 | |
|     // 堆化除叶节点以外的其他所有节点
 | |
|     for (int i = _parent(size() - 1); i >= 0; i--) {
 | |
|       siftDown(i);
 | |
|     }
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 返回堆中的元素 */
 | |
|   List<int> getHeap() {
 | |
|     return _minHeap;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 获取左子节点的索引 */
 | |
|   int _left(int i) {
 | |
|     return 2 * i + 1;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 获取右子节点的索引 */
 | |
|   int _right(int i) {
 | |
|     return 2 * i + 2;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 获取父节点的索引 */
 | |
|   int _parent(int i) {
 | |
|     return (i - 1) ~/ 2; // 向下整除
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 交换元素 */
 | |
|   void _swap(int i, int j) {
 | |
|     int tmp = _minHeap[i];
 | |
|     _minHeap[i] = _minHeap[j];
 | |
|     _minHeap[j] = tmp;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 获取堆大小 */
 | |
|   int size() {
 | |
|     return _minHeap.length;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 判断堆是否为空 */
 | |
|   bool isEmpty() {
 | |
|     return size() == 0;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 访问堆顶元素 */
 | |
|   int peek() {
 | |
|     return _minHeap[0];
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 元素入堆 */
 | |
|   void push(int val) {
 | |
|     // 添加节点
 | |
|     _minHeap.add(val);
 | |
|     // 从底至顶堆化
 | |
|     siftUp(size() - 1);
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 从节点 i 开始,从底至顶堆化 */
 | |
|   void siftUp(int i) {
 | |
|     while (true) {
 | |
|       // 获取节点 i 的父节点
 | |
|       int p = _parent(i);
 | |
|       // 当“越过根节点”或“节点无须修复”时,结束堆化
 | |
|       if (p < 0 || _minHeap[i] >= _minHeap[p]) {
 | |
|         break;
 | |
|       }
 | |
|       // 交换两节点
 | |
|       _swap(i, p);
 | |
|       // 循环向上堆化
 | |
|       i = p;
 | |
|     }
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 元素出堆 */
 | |
|   int pop() {
 | |
|     // 判空处理
 | |
|     if (isEmpty()) throw Exception('堆为空');
 | |
|     // 交换根节点与最右叶节点(交换首元素与尾元素)
 | |
|     _swap(0, size() - 1);
 | |
|     // 删除节点
 | |
|     int val = _minHeap.removeLast();
 | |
|     // 从顶至底堆化
 | |
|     siftDown(0);
 | |
|     // 返回堆顶元素
 | |
|     return val;
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 从节点 i 开始,从顶至底堆化 */
 | |
|   void siftDown(int i) {
 | |
|     while (true) {
 | |
|       // 判断节点 i, l, r 中值最大的节点,记为 ma
 | |
|       int l = _left(i);
 | |
|       int r = _right(i);
 | |
|       int mi = i;
 | |
|       if (l < size() && _minHeap[l] < _minHeap[mi]) mi = l;
 | |
|       if (r < size() && _minHeap[r] < _minHeap[mi]) mi = r;
 | |
|       // 若节点 i 最大或索引 l, r 越界,则无须继续堆化,跳出
 | |
|       if (mi == i) break;
 | |
|       // 交换两节点
 | |
|       _swap(i, mi);
 | |
|       // 循环向下堆化
 | |
|       i = mi;
 | |
|     }
 | |
|   }
 | |
| 
 | |
|   /* 打印堆(二叉树) */
 | |
|   void print() {
 | |
|     printHeap(_minHeap);
 | |
|   }
 | |
| }
 |