Kは、原点に最も近いポイントleetcode-973-

件名の説明：

 

 

 

 タイトル215：を参照してもよいです

方法の一つ：ソート

クラスソリューション：
     DEF kClosest（自己、ポイント：リスト[リストの[int]、K：INT） - > リスト[リスト[INT]：
        points.sort（キー = ラムダ P：P [0] ** 2 + P [1] ** 2 ）
         リターンポイント[：K]

クイックエキゾースト+の分割統治：

クラスのソリューション：
     DEF kClosest（セルフは、ポイント：リストを[一覧[INT]]、K：INT） - > 一覧[一覧[INT]：
        ＃はユークリッド距離を計算する 
        距離= ラムダ I：ポイント[I]を[0 ] ** 2 + [I]ポイント[1] ** 2はDEF （I、J、K）を動作：
             IF I> J：
                 リターン＃1 レコード初期値 
            OI、OJ = I、J
             ＃のテイクセンチネル値は、左端のある 
            ピボット= 距離（OI）
             しばらく私は=！J：
                 しばらくは私が<J との距離（J）> = ピボット：
        
        
            
                    J - = 1。
                 一方、 IはJ < との距離（I）<= ピボット：
                    I。+ = 1
                 IF Iに< J：
                    ＃の交換値 
                    ポイント[I]、ポイント[J] = ポイント[j]は、ポイント[I] 
                
            ＃の交換センチネル 
            ポイント[I]、ポイント[OI] = ポイントは、[OI]は、[I]ポイント
            
            ＃の再帰を
            IF K <=私は- OI + 1。 ：＃
                は半分ソートまま 
                作業（OI、私は- 1。、K）
             他：
                 ＃の右ソート半分
                ワーク（I + 1は、OJ、K - （私は- OI + 1 ））
                
        の仕事（0、LEN（ポイント） - 1 、K）
         リターンポイント[：K]

方法3：ヒープソート

heapqのインポートheappush、heappop 

クラスソリューション：
     DEF kClosest（自己、ポイント：リスト[リストの[int]、K：INT） - > リスト[リスト[INT]：
        キュー = [] 
        距離 = ラムダ X：ポイント[X ] [0] ** 2つの+ポイント[X] [1] ** 2 
        長 = LEN（ポイント）
         のための I における範囲（長さ）：
            heappush（キュー、（距離（I）、ポイント[I]））
        RES = []
         のための I における範囲（K）：
            res.append（heappop（キュー）[ 1]）
         戻り RES