从M个元素中查找最小的N个元素时，使用大顶堆的效率比使用小顶堆更高，为什么？

我们有一个长度为 M 的数组，现在我们想从中找出 最小的 N 个元素。例如：

int a[10] = {12, 3, 5, 7, 19, 0, 8, 2, 4, 10};

从中找出 最小的 4 个元素。

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正确方法：使用大小为 N 的「大顶堆」

原因分析：

我们想保留最小的 4 个元素，因此可以使用一个大顶堆，堆的作用是“维护最小的 N 个数”。

思路如下：

1. 初始化：先把前 4 个数放入堆中 → 12, 3, 5, 7。
   • 堆顶为最大值 12，表示目前“最小的 4 个元素”中最大的那个是 12。
2. 从第 5 个数开始往后遍历数组，只要当前数 < 堆顶，就替换堆顶。
3. 最终堆中留下的是“最小的 4 个数”。

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具体步骤（维护一个大顶堆）：

初始数组：

{12, 3, 5, 7, 19, 0, 8, 2, 4, 10}

步骤：

• 初始化堆（大顶堆）：[12, 3, 5, 7] → 堆顶是 12
• 接下来遍历：

当前元素	与堆顶比较	操作	新堆内容（无序表示）
19	> 12	略过	[12, 3, 5, 7]
0	< 12	删除 12，插入 0	[7, 3, 5, 0]
8	> 7	略过	[7, 3, 5, 0]
2	< 7	删除 7，插入 2	[5, 3, 2, 0]
4	< 5	删除 5，插入 4	[4, 3, 2, 0]
10	> 4	略过	[4, 3, 2, 0]

最终堆中元素：[0, 2, 3, 4] ✅

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如果用小顶堆会怎么样？

假如你误用了小顶堆，初始堆是 [3, 12, 5, 7]，堆顶是 3。

你遍历后面的元素时，堆顶一直是最小的那个，永远不会被替换掉。

问题是：你不知道当前 4 个是不是最小的 4 个，因为最大值还留在里面！

你得存下所有 M 个元素，再从小顶堆中取前 N 个，等于多维护了不必要的 M - N 个元素，效率大大降低。

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总结口诀：

🔹 找最小的 N 个数 → 用大小为 N 的大顶堆，因为你要踢走大的。
🔹 找最大的 N 个数 → 用大小为 N 的小顶堆，因为你要踢走小的。

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