来自xie4ever
假如业务场景需要在十亿个数字中找到最小k个的数字。设计算法。
- 排序方法。最容易想到肯定是排序了。纵观所有的排序方法,即使是相对较快的快速排序也是 O(nlogn) 的时间复杂度。而且快速排序是内排序,将海量数据一次性加载到内存里面,内存容量可能无法承受,所以该方法适合的数据规模十分有限 。
- 双向链表。构建含有 k 个元素的双向链表,然后
import java.util.Random;
public class TestEliminate {
static Random random = new Random();
static class Node {
int value;
Node next;
Node pre;
public Node(int value) {
this.value = value;
}
}
static class Result {
Node head;
Node tail;
int length;
public Result(int length) {
this.length = length;
this.head = new Node(Integer.MAX_VALUE);
this.tail = new Node(Integer.MAX_VALUE);
Node temp = head;
for (; length > 2; length--) { // 元素太少(只有头尾的情况),不需要考虑中间节点,直接连接头尾节点即可
Node t = new Node(Integer.MAX_VALUE);
temp.next = t;
t.pre = temp;
temp = t;
}
temp.next = tail; // 连接节点,形成双链表
tail.pre = temp;
}
}
public static void main(String[] args) {
Result result = new Result(10);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000000; i++) {
int tempNum = random.nextInt(Integer.MAX_VALUE); // 提供100000000个随机数
if (tempNum < result.head.value) { // 如果此数比头结点还小,那么就成为新的头结点,并且把尾节点踢出链表
Node tempNode = new Node(tempNum);
tempNode.next = result.head;
result.head.pre = tempNode;
result.head = tempNode;
result.tail = result.tail.pre;
result.tail.next = null;
} else if (tempNum < result.tail.value) { // 如果此数比尾节点小,那么就遍历链表
Node currNode = result.tail;
while (currNode != null) {
if (currNode.value == tempNum) { // 如果此数和尾节点相等,那么不需要进行操作,退出遍历
break;
} else if (tempNum > currNode.value) { // 如果此数比某节点要大,那么插入新节点,并且把尾节点踢出链表
Node tempNode = new Node(tempNum);
Node nextNode = currNode.next;
currNode.next = tempNode;
tempNode.next = nextNode;
tempNode.pre = currNode;
nextNode.pre = tempNode;
result.tail = result.tail.pre;
result.tail.next = null;
break;
}
currNode = currNode.pre; // 不停向前遍历节点
}
}
}
long end = System.currentTimeMillis();
Node cN = result.head;
while (cN != null) {
System.out.println(cN.value);
cN = cN.next;
}
System.out.println("用时:" + (start - end) + "ms");
}
}
双向链表的初始化过程
新增头节点删除尾节点
遍历并添加节点,删除尾节点
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