南京手机网站制作公司/线上营销

【 声明：版权所有，欢迎转载，请勿用于商业用途。 联系信箱：feixiaoxing @163.com】

从一堆数据中挑选n个最大的数，这个问题是网上流传的比较广的几个问题之一。具体来说，它的意思就是：假设我们有100个数据，我们需要挑选出最大的n个数据(n < 100)，那么有没有办法实现这样一个目标呢？在这里，我想从排序的角度看看有没有什么办法可以实现这样一个目标。

在前面的博客当中，我们实现的排序算法有下面几种：

（1） 冒泡排序、插入排序、希尔排序

（2） 快速排序

（3） 合并排序

（4） 堆排序

（5） 选择排序

（6） 基数排序

那么是不是这8种算法都适合今天的题目呢？我简单的对它们进行了分析和归类：

a）不到最后无法求出最大数据的算法，（插入算法，合并算法，基数排序）

这些算法的特点就是可以保证局部的数据基本有序，但是无法保证全局的数据有序。在全部数据得到正确地排序之前，没有人知道最大的数据是什么。所以针对这个题目而言，要想知道最大的n个数，那就等于要对所有的数据全部排序一遍。

b）每次求出一个最大的数据，依次类推，直到所有的数据都已经排序。（冒泡排序、希尔排序、选择排序、堆排序）

这些算法的特点就是，排序的时候，所有的数据都是按照从大到小排列出来的。按照冒泡排序来说，首先我们选出最大的数据，然后是第二大的数据，依次类推，直到第n大的数据找到为止。堆排序也是这样，我们在构建堆之后，也是每次从堆顶获得一个数据，不断调整堆，再接着获得第二大、第三大......第n大的数据的。我们以冒泡排序为例，看看这一次的算法应该怎么写？

void find_n_max_number(int array[], int length, int number)
{int inner ;int outer;int median;if(NULL == array || 0 == length)return;if(number > length)return;for(outer = length -1; outer > (length - 1 - number); outer --){for(inner = 0; inner < outer; inner ++){if(array[inner] > array[inner +1]){median = array[inner];array[inner]  = array[inner + 1];array[inner + 1]= median;}}}
}

int partion(int array[], int start, int end, int swap[])
{int loop;int left = 0;int right = end - start;int value = array[start];for(loop = start +1; loop <= end; loop++){if(array[loop] < value)swap[left ++] = array[loop];elseswap[right --] = array[loop];}swap[left] = value;memmove(&array[start], swap, sizeof(int) * (end - start +1));return left + start;
}void _quick_sort(int array[], int start, int end, int swap[], int number)
{int middle;if(start < end){middle = partion(array, start, end, swap);if((number - 1) > (end - middle))_quick_sort(swap, start, middle -1, swap, number - (end - middle + 1));else_quick_sort(swap, middle + 1, end, swap, number);}
}void find_n_max_number(int array[], int length, int number)
{int* swap ;if(NULL == array || 0 == length)return;swap = (int*)malloc(sizeof(int) * length);_quick_sort(array, 0, length-1, swap, number);free(swap);
}

总结：

至于这些算法的结果怎么样，各位朋友们可以自己利用自己的电脑好好测试一下。