关于java的杂乱无章（续更）

top K

堆排解法
用堆排来解决Top K的思路很直接。

前面已经说过，堆排利用的大（小）顶堆所有子节点元素都比父节点小（大）的性质来实现的，这里故技重施：既然一个大顶堆的顶是最大的元素，那我们要找最小的K个元素，是不是可以先建立一个包含K个元素的堆，然后遍历集合，如果集合的元素比堆顶元素小（说明它目前应该在K个最小之列），那就用该元素来替换堆顶元素，同时维护该堆的性质，那在遍历结束的时候，堆中包含的K个元素是不是就是我们要找的最小的K个元素？

实现：
在堆排的基础上，稍作了修改，buildHeap和heapify函数都是一样的实现，不难理解。

速记口诀：最小的K个用最大堆，最大的K个用最小堆。

public class TopK {

public static void main(String[] args) {
    // TODO Auto-generated method stub
    int[] a = { 1, 17, 3, 4, 5, 6, 7, 16, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 8 };
    int[] b = topK(a, 4);
    for (int i = 0; i < b.length; i++) {
        System.out.print(b[i] + ", ");
    }
}

public static void heapify(int[] array, int index, int length) {
    int left = index * 2 + 1;
    int right = index * 2 + 2;
    int largest = index;
    if (left < length && array[left] > array[index]) {
        largest = left;
    }
    if (right < length && array[right] > array[largest]) {
        largest = right;
    }
    if (index != largest) {
        swap(array, largest, index);
        heapify(array, largest, length);
    }
}

public static void swap(int[] array, int a, int b) {
    int temp = array[a];
    array[a] = array[b];
    array[b] = temp;
}

public static void buildHeap(int[] array) {
    int length = array.length;
    for (int i = length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
        heapify(array, i, length);
    }
}

public static void setTop(int[] array, int top) {
    array[0] = top;
    heapify(array, 0, array.length);
}

public static int[] topK(int[] array, int k) {
    int[] top = new int[k];
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        top[i] = array[i];
    }
    //先建堆，然后依次比较剩余元素与堆顶元素的大小，比堆顶小的， 说明它应该在堆中出现，则用它来替换掉堆顶元素，然后沉降。
    buildHeap(top);
    for (int j = k; j < array.length; j++) {
        int temp = top[0];
        if (array[j] < temp) {
            setTop(top, array[j]);
        }
    }
    return top;
}

}

时间复杂度

n*logK

速记：堆排的时间复杂度是n*logn，这里相当于只对前Top K个元素建堆排序，想法不一定对，但一定有助于记忆。

适用场景
实现的过程中，我们先用前K个数建立了一个堆，然后遍历数组来维护这个堆。这种做法带来了三个好处：（1）不会改变数据的输入顺序（按顺序读的）；（2）不会占用太多的内存空间（事实上，一次只读入一个数，内存只要求能容纳前K个数即可）；（3）由于（2），决定了它特别适合处理海量数据。

这三点，也决定了它最优的适用场景。

快排解法
用快排的思想来解Top K问题，必然要运用到”分治”。

与快排相比，两者唯一的不同是在对”分治”结果的使用上。我们知道，分治函数会返回一个position，在position左边的数都比第position个数小，在position右边的数都比第position大。我们不妨不断调用分治函数，直到它输出的position = K-1，此时position前面的K个数（0到K-1）就是要找的前K个数。

实现：
“分治”还是原来的那个分治，关键是getTopK的逻辑，务必要结合注释理解透彻，自动动手写写。

public class TopK {

public static void main(String[] args) {
    // TODO Auto-generated method stub
    int[] array = { 9, 3, 1, 10, 5, 7, 6, 2, 8, 0 };
    getTopK(array, 4);
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        System.out.print(array[i] + ", ");
    }
}

// 分治
public static int partition(int[] array, int low, int high) {
    if (array != null && low < high) {
        int flag = array[low];
        while (low < high) {
            while (low < high && array[high] >= flag) {
                high--;
            }
            array[low] = array[high];
            while (low < high && array[low] <= flag) {
                low++;
            }
            array[high] = array[low];
        }
        array[low] = flag;
        return low;
    }
    return 0;
}

public static void getTopK(int[] array, int k) {
    if (array != null && array.length > 0) {
        int low = 0;
        int high = array.length - 1;
        int index = partition(array, low, high);
        //不断调整分治的位置，直到position = k-1
        while (index != k - 1) {
            //大了，往前调整
            if (index > k - 1) {
                high = index - 1;
                index = partition(array, low, high);
            }
            //小了，往后调整
            if (index < k - 1) {
                low = index + 1;
                index = partition(array, low, high);
            }
        }
    }
}
}

时间复杂度

速记：记住就行，基于partition函数的时间复杂度比较难证明，从来没考过。

适用场景
对照着堆排的解法来看，partition函数会不断地交换元素的位置，所以它肯定会改变数据输入的顺序；既然要交换元素的位置，那么所有元素必须要读到内存空间中，所以它会占用比较大的空间，至少能容纳整个数组；数据越多，占用的空间必然越大，海量数据处理起来相对吃力。

但是，它的时间复杂度很低，意味着数据量不大时，效率极高。

好了，两种解法写完了，赶紧实现一下吧。

java中比较两个日期的大小

String beginTime=new String("2014-08-15 10:22:22"); 
String endTime=new String("2014-09-02 11:22:22");

1.把字符串类型的日期数据转化成长整型，然后比较大小。
如果日期格式有时分秒，则”-“写成”[-\s:]”

if(Long.valueOf(beginTime.replaceAll(“-“,”“)

2.直接进行字符串比较
beginTime.compareTo(endTime)<0时，开始时间小于结束时间

注意：如果一个日期格式是2016-01-01，但是另一个日期格式是2016-1-1时，直接使用字符串进行比较就会存在问题。

3.用SimpleDateFormat转化成日期型再判断

SimpleDateFormat sdf=new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"); 
  Date bt=sdf.parse(beginTime); 
  Date et=sdf.parse(endTime); 
  if (bt.before(et)){ 
   //表示bt小于et 
  }else{ 
   --反之 
  }

比较日期的先后：

DateTime str1date = new DateTime(str1,DateTime.YEAR_TO_DAY); 
DateTime str2date = new DateTime(str2,DateTime.YEAR_TO_DAY);

1.直接比较

if (str1date.before(str2date)){ 
//表示str1date小于str2date 
}else{ 
--反之 
}

2.用 date.getTime() 返回long相加减或直接比较用大于小于号比较或者用compareTo

3.SimpleDateFormat的format方法将日期型转化成时间或日期的字符串，然后再比较字符串。

                                            <未完>

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