背景
在同构的n个数据中取Top K的最大值或者最小值有很多方法，例如：
- 排序后，取前K个或者后K个，算法复杂度为nlog(n);
- 维护大小为K的最大（小）堆，最后取堆中的元素，算法 复杂度为nlog(k)。
当n很大时，第二种方法可以得到显著的速度提升。本文以C++保准库提供的priotiry_queue为基础，实现基于堆的Top K算法。
步骤
- 创建有限队列
//自定义结构的比较器，这里为优先级队列实现一个Great比较器，使优先级队列元素从小到大跑得了排序
struct cmpPairSecondFloatGreat{
bool operator() (const std::pair<int32_t, float>&a, const std::pair<int32_t, float>& b) {
return a.second > b.second;
}
};
//定义优先级队列，队列实现最小堆，即top为最小值。
std::priority_queue<std::pair<int32_t, float>, std::vector<std::pair<int32_t, float>>, cmpPairSecondFloatGreat> noise_words;
以取最大Top K为例，将自定义比较器给优先级队列。
- 更新优先级队列中的值
for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
float num = float(rand());
if (pq.size() < 3){ //以Top 3为例
pq.push(make_pair(0, num));
} else {
if( num < pq.top().second) {
continue;
} else {
pq.pop(); // 如果当前值比待插入值大，则将队头元素删除，将当前值插入队列中。
pq.push(make_pair(1, num));
}
}
vecs.push_back(make_pair(0, num));
}
- 获取Top K的值
取出有限队列中的值，即得到Top K的值。
while (!pq.empty()) {
cout << pq.top().second << " ";
pq.pop();
}
总结
通过有限队列内部实现的堆算法，手动控制有限队列的大小，即可模拟实现基于最大（小）堆的Top K算法。
