本文主要是介绍[LeetCode算法笔记]Find K Pairs with Smallest Sums与优先队列，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
LeetCode第373题 Find K Pairs with Smallest Sums是一道中等难度的题
题面挺简单的：
给定两组升序排列的整形（int）数组，从中分别挑选k对和最小的数对（pair）
意思就是从两个数组中分别挑选一个数，组成一个数队，使两个数的和最小
例子：
输入：nums1:[1,6,7,11]，nums2:[1,2,6,9]，k=4
输出：[[1,1],[1,2],[6,1][1,6]]
这个问题在于如何进行有效的和比较。
暴力的方法就是先计算所有对的和，然后再进行排序。
而优化在于如何利用数组本身已经升序排列的前提，从而减少所需要的排序。
一、利用priority_queue优先队列的解法
C++的解法主要是利用到了priority_queue优先队列：
priority_queue最简单的用法：priority_queue<int>
有点类似于set，会自动将插入队列的值按照优先级大小排序，默认是从大到小。
这题的解法可以采用更经典用法：
priority_queue <TYPE, vector<TYPE>, greater<TYPE> >: 这里的TYPE指各种类型数据，TYPE表示数据类型，vector<TYPE>表示存储数据类型的向量，greater<>表示进行优先级比较的函数，greater指从大到小，less指从小到大
例如：priority_queue <int, vector<int>, greater<int> >: 指的是一个按值从大到小排序的int类型向量。
priority_queue优先队列，也就是原来我们学过的堆，按照自己定义的优先级出队时。默认情况下底层是以Vector实现的heap。既然是队列，也就只有入队、出队、判空、大小的操作，并不具备查找功能。其常用成员函数：
empty() 如果优先队列为空，则返回真
pop() 删除第一个元素
push() 加入一个元素
size() 返回优先队列中拥有的元素的个数
top() 返回优先队列中有最高优先级的元素
那么在C++中有了这样一个容器，我们可以将两数组中数的序号构成一对键值，而比较函数设置两数和的
class Solution {
public:vector<pair<int, int>> kSmallestPairs(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {vector<pair<int,int>> res; // record resultif(nums1.size()==0||nums2.size()==0||k<=0)return res;auto cmp = [&nums1,&nums2](pair<int,int> a,pair<int,int> b){return nums1[a.first]+nums2[a.second]>=nums1[b.first]+nums2[b.second];};priority_queue<pair<int,int>,vector<pair<int,int>>,decltype(cmp)> pq(cmp);pq.push(make_pair(0,0)); // the first int cnk=0;while(cnk<k){pair<int,int> t=pq.top();pq.pop();res.push_back(make_pair(nums1[t.first],nums2[t.second]));if(t.first+1<nums1.size())pq.push(make_pair(t.first+1,t.second));if(t.first==0 && (t.second+1<nums2.size()))pq.push(make_pair(t.first,t.second+1));if(t.second+1>=nums2.size()&&t.first+1>=nums1.size())break;cnk++;}return res;}
};二、直接的算法
这个算法可以通过C语言来实现，不过LeetCode这道题的C语言版本的接口，我完全搞不清，所以就选择用C++来解决
这个算法的重点在于维持一个位置数组，这个数组保存数组1的某数搜索数组2的位置。
class Solution {
public:vector<pair<int, int>> kSmallestPairs(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2, int k) {vector<pair<int,int>> res;vector<int> pos(nums1.size()); // record the search pos of each num of nums1if(nums1.size()==0||nums2.size()==0||k==0)return res;int cnk=0; // record push_back numwhile(cnk<k){int si=-1; // the search posint minsum=INT_MAX; // the min sumfor(int i=0;i<nums1.size();i++){if(nums1[i]+nums2[pos[i]]<minsum&&pos[i]<nums2.size()){minsum=nums1[i]+nums2[pos[i]];si=i;}}if(si==-1)break;res.push_back(make_pair(nums1[si],nums2[pos[si]]));pos[si]++;cnk++;}return res; }
};三、Python版本
Python里有一个heapq结构，类似于前面C++的优先队列，这个方法同前面也很类似。
def kSmallestPairs(self, nums1, nums2, k):queue = []def push(i, j):if i < len(nums1) and j < len(nums2):heapq.heappush(queue, [nums1[i] + nums2[j], i, j])push(0, 0)pairs = []while queue and len(pairs) < k:_, i, j = heapq.heappop(queue)pairs.append([nums1[i], nums2[j]])push(i, j + 1)if j == 0:push(i + 1, 0)return pairs这篇关于[LeetCode算法笔记]Find K Pairs with Smallest Sums与优先队列的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
