内容简介:不知道为啥,突然想水一篇很水的算法文章。今天整理 MySQL 的笔记,看到了这样一句话:MySQL 在执行
不知道为啥,突然想水一篇很水的算法文章。
今天整理 MySQL 的笔记,看到了这样一句话:
MySQL 在执行 ORDER BY x LIMIT n
这类语句,且 LIMIT
的数量有限时(比如只需要 3 条数据),MySQL 会尽量通过堆来构建优先队列,减少 排序 所需的时间。
这是堆的一个经典应用:从海量数据中找出最大(小)的 n 个数。
之前只用堆写过堆排,没有用堆处理过在线算法,所以就写了写。
用一句话概括这个算法:要找最小的数,就要构建大顶堆。
在处理数据时,我们会构建一个大顶堆 H
,那么 H[0]
的值也就是当前数据中 最小
的 N 个数中的 最大值
,也就是第 N 小的数。
当处理新的数时,如果这个数小于堆顶的数,那么就把它变成堆顶,然后再对堆进行维护,以保证有序。
此算法的时间复杂度为 O(MlogN)
,空间复杂度为 O(N)
。其中,M 是海量数据的数量,而要求出的最小数的数量。
最后上代码,使用 Python 语言编写。
import random class HeapForMinN: """求最小的 N 个数""" def __init__(self, size): self.size = size self.heap = [] def add(self, num): if len(self.heap) < self.size: # 数据太少 self.heap.append(num) elif len(self.heap) + 1 == self.size: # 数据数量够了,构建堆 self.heap.append(num) self.build_heap() elif num < self.heap[0]: # 使用新数替换堆顶 self.heap[0] = num self.max_heapify(0) def build_heap(self): length = len(self.heap) for i in range((length + 1) // 2, -1, -1): self.max_heapify(i) def max_heapify(self, index): length = len(self.heap) while index < length: maxi = index i1, i2 = index * 2 + 1, index * 2 + 2 if i1 < length and self.heap[maxi] < self.heap[i1]: maxi = i1 if i2 < length and self.heap[maxi] < self.heap[i2]: maxi = i2 if maxi == index: break self.heap[index], self.heap[maxi] = self.heap[maxi], self.heap[index] index = maxi def min_n(self): return self.heap if __name__ == "__main__": list_ = list(range(1, 10001)) * 2 random.shuffle(list_) N = 10 hn = HeapForMinN(N) for i in list_: hn.add(i) min_n = hn.min_n() print(min_n) # [5, 4, 5, 4, 3, 3, 1, 1, 2, 2] assert sorted(min_n) == sorted(list_)[:n]
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