剑指offer上的一道题：输入n个整数，找出最小的k个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8共8个数，最小的4个数为：1、2、3、4。
分析：
解法一：
可以把它看车数组排序问题，先对数组排序，再取数组前k个数。各个排序算法中，快排是性价比比较高的了，时间事件复杂度为O(n*logn)。还有没有其他解法呢？
解法二：
快排思想派上用场了。快排算法中，我们通常要找一个参考元素，针对这个元素把数组分为俩个子数组。元素左边的子数组小于该元素，元素右边的子数组小于该元素。对了！只要找到一个元素使得他左边的子数组个数为k就可以了。
这种解法最坏的时间复杂度也才O(n*logn)，是不是比第一种解法好多了！
解法三：
怎么能忘了堆排呢，构建一个k个元素的小顶堆，不停的往里面插入元素。最后堆里的元素就是我们要求的K个最小元素。这种解法的好处是没有移动数组中的元素。但却开辟了额外的空间。
基于解法三的Java解法：
构建K个堆的过程太过复杂了，Java里提供了很多集合，我们可以用起来撒！
下面的代码就是我利用TreeSet构建的一个小顶堆，为什么要用TreeSet？嘿嘿，不深究了，不同的同学可以看看红黑树。TreeSet默认的排序是一个由大到小的二叉树，怎么办呢？重写Comparable接口。
1）自定义一个类MyInteger，将int封装进去；
2）自定义MyInteger实现Comparable接口，大小关系颠倒；
3）将数组插入TreeSet，读取前K个数组元素即可；
import java.util.Comparator;
import java.util.Iterator;
import java.util.TreeSet;
public class KMinNumber
{
static class MyInteger implements Comparable<MyInteger>
{
Integer i;public MyInteger(int i)
{
this.i=i;
}
@Override
public int compareTo(MyInteger o)
{
// TODO Auto-generated method stub
if (i>o.getI())
{
return 1;
}
else if (i==o.getI())
{
return 0;
}
else
return -1;
}
@Override
public String toString()
{
// TODO Auto-generated method stub
return i.toString();
}
public Integer getI()
{
return i;
}
}
public static void main(String[] args)
{
int[] a=new int[20];for (int i = 0; i < a.length; i++)
{
a[i]=(int)(Math.random()*100);
System.out.print(a[i]+" ");
}
findKMin(a,5);
}
public static void findKMin(int[] a, int k)
{
TreeSet<MyInteger> treeSet=new TreeSet<>();for (int i = 0; i < a.length; i++)
{
MyInteger integer=new MyInteger(a[i]);
treeSet.add(integer);
}
System.out.println();
int i=0;
Iterator<MyInteger> iterator=treeSet.iterator();
while(i<k&&iterator.hasNext())
{
i++;
System.out.print(" "+iterator.next().toString());
}
}
}
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