//堆排序
template <class T>
void Sort::HeapSort(T arr[], int len){
int i;
//建立子堆
for(i = len / 2; i >= 1; i--){
CreateHeap(arr, i, len);
}
for(i = len - 1; i >= 1; i--){
buff = arr ;
arr = arr[i + 1];
arr[i + 1] = buff;
CreateHeap(arr, 1, i);
}
}
//建立堆
template <class T>
void Sort::CreateHeap(T arr[], int root, int len){
int j = 2 * root; //root's left child, right (2 * root + 1)
T temp = arr[root];
bool flags = false;
while(j <= len && !flags){
if(j < len){
if(arr[j] < arr[j + 1]){ // Left child is less then right child
++j; // Move the index to the right child
}
}
if(temp < arr[j]){
arr[j / 2] = arr[j];
j *= 2;
}else{
flags = true;
}
}
arr[j / 2] = temp;
} 2.选择前k个最大（最小）的数
思想：在一个很大的无序数组里面选择前k个最大（最小）的数据，最直观的做法是把数组里面的数据全部排好序，然后输出前面最大（最小）的k个数据。但是，排序最好需要O(nlogn)的时间，而且我们不需要前k个最大（最小）的元素是有序的。这个时候我们可以建立k个元素的最小堆(得出前k个最大值)或者最大堆(得到前k个最小值)，我们只需要遍历一遍数组，在把元素插入到堆中去只需要logk的时间，这个速度是很乐观的。利用堆得出前k个最大（最小）元素特别适合海量数据的处理。
代码：
[cpp]
typedef multiset<int, greater<int> > intSet;
typedef multiset<int, greater<int> >::iterator setIterator;
void GetLeastNumbers(const vector<int>& data, intSet& leastNumbers, int k)
{
leastNumbers.clear();
if(k < 1 || data.size() < k)
return;
vector<int>::const_iterator iter = data.begin();
for(; iter != data.end(); ++ iter)
{
if((leastNumbers.size()) < k)
leastNumbers.insert(*iter);
else
{
setIterator iterGreatest = leastNumbers.begin();
if(*iter < *(leastNumbers.begin()))
{
leastNumbers.erase(iterGreatest);
leastNumbers.insert(*iter);
}
}
}