leetcode-master/problems/0973.最接近原点的K个点.md

思路

这道题其实我在讲解队列的时候，就已经讲过了，在栈与队列：求前 K 个高频元素和队列有啥关系？中，我介绍了一种队列， 优先级队列，其实就是大（小）顶堆。

大家有精力的话也可以做做347.前 K 个高频元素，347是求前k的高频元素，本题呢，其实是求前k的低频元素。

所以套路都是一样一样的。

有的同学会用快排，其实快排的话把所有元素都排序了，时间复杂度是O(nlogn)，而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。

然后就是为什么要定义大顶堆呢？

因为本地要求最小k个数，每次添加堆，都是从顶部把最大的弹出去，然后堆里留下的就是最小的k个数了。

C++代码如下：

// 版本一
class Solution {
public:
    // 大顶堆比较函数
    class mycomparison {
    public:
        bool operator()(const pair<int, vector<int>>& lhs, const pair<int, vector<int>>& rhs) {
            return lhs.first < rhs.first;
        }
    };
    vector<vector<int>> kClosest(vector<vector<int>>& points, int K) {
        // 定义一个大顶堆
        priority_queue<pair<int, vector<int>>, vector<pair<int, vector<int>>>, mycomparison> pri_que;
        for(int i = 0; i < points.size(); i++) {
            int x = points[i][0];
            int y = points[i][1];
            pair<int, vector<int>> p(x * x + y * y, points[i]); // key:距离，value是(x,y)
            pri_que.push(p);
            if (pri_que.size() > K) { // 如果队列的大小大于了K，则队列弹出，保证队列的大小一直为k
                pri_que.pop();
            }
        }
        vector<vector<int>> result(K); // 把队列里元素放入数组
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            result[i] = pri_que.top().second;
            pri_que.pop();
        }
        return result;
    }
};

以上是为了完整的体现出优先级队列的定义以及比较过程。

如果要简化一下，就用默认的配置就可以。代码如下：

// 版本二
class Solution {
public:
    vector<vector<int>> kClosest(vector<vector<int>>& points, int K) {
        // 默认大顶堆，按照pair的key排序
        priority_queue<pair<int, vector<int>>, vector<pair<int, vector<int>>>> pri_que;
        for(int i = 0; i < points.size(); i++) {
            int x = points[i][0];
            int y = points[i][1];
            pair<int, vector<int>> p(x * x + y * y, points[i]); // key:距离，value是(x,y)
            pri_que.push(p);
            if (pri_que.size() > K) { // 如果队列的大小大于了K，则队列弹出，保证队列的大小一直为k
                pri_que.pop();
            }
        }
        vector<vector<int>> result(K); // 把队列里元素放入数组
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            result[i] = pri_que.top().second;
            pri_que.pop();
        }
        return result;
    }
};

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