二叉堆是一种特殊的堆，二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树，二叉堆有两种，最大堆 和 最小堆，最大堆：父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值；最小堆：父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值。
小顶堆-(图片来自网络)
二叉堆一般用数组来表示（看上图），例如，根节点在数组中的位置是0，第n个位置的子节点分别在2n+1和 2n+2，因此，第0个位置的子节点在1和2，1的子节点在3和4，以此类推，这种存储方式便於寻找父节点和子节点。
具体概念问题这里就不在多说了，如果对二叉堆有疑问的可以在好好了解下这个数据结构，下面我们就针对上述topN问题来用php代码实现并解决，为了看出区别这里先用排序的方式去实现下看下效果如何。
利用快速排序算法来实现 TopN
//为了测试运行内存调大一点ini_set('memory_limit', '2024M');//实现一个快速排序函数function quick_sort(array $array){
$length = count($array); $left_array = array(); $right_array = array(); if($length <= 1){ return $array;
} $key = $array[0]; for($i=1;$i<$length;$i++){ if($array[$i] > $key){ $right_array[] = $array[$i];
}else{ $left_array[] = $array[$i];
}
} $left_array = quick_sort($left_array); $right_array = quick_sort($right_array); return array_merge($right_array,array($key),$left_array);
}//构造500w不重复数for($i=0;$i<5000000;$i++){ $numArr[] = $i;
}//打乱它们shuffle($numArr);//现在我们从里面找到top10最大的数var_dump(time());
print_r(array_slice(quick_sort($all),0,10));
var_dump(time());登录后复制
运行之后结果
可以看到上面打印出了top10的结果，并输出了下运行时间，大概99s左右，但这只是500w个数且全部能装入内存的情况，如果我们有一个文件里面有5kw或5亿个数，肯定就会有些问题了.
利用二叉堆算法来实现 TopN
实现流程是：
1、先读取10个或100个数到数组里面，这就是我们的topN数.
2、调用生成小顶堆函数，把这个数组生成一个小顶堆结构，这个时候堆顶一定是最小的.
3、从文件或者数组依次遍历剩余的所有数.
4、每遍历出来一个则跟堆顶的元素进行大小比较，如果小于堆顶元素则抛弃，如果大于堆顶元素则替换之.
5、跟堆顶元素替换完毕之后，在调用生成小顶堆函数继续生成小顶堆，因为需要再找出来一个最小的.
6、重复以上4~5步骤，这样当全部遍历完毕之后，我们这个小顶堆里面的就是最大的topN，因为我们的小顶堆永远都是排除最小的留下最大的，而且这个调整小顶堆速度也很快，只是相对调整下，只要保证根节点小于左右节点就可以.
7、算法复杂度的话按top10最坏的情况下，就是每遍历一个数，如果跟堆顶进行替换，需要调整10次的情况，也要比排序速度快，而且也不是把所有的内容全部读入内存，可以理解成就是一次线性遍历.
//生成小顶堆函数function Heap(&$arr,$idx){
$left = ($idx << 1) + 1; $right = ($idx << 1) + 2; if (!$arr[$left]){ return;
} if($arr[$right] && $arr[$right] < $arr[$left]){ $l = $right;
}else{ $l = $left;
} if ($arr[$idx] > $arr[$l]){ $tmp = $arr[$idx];
$arr[$idx] = $arr[$l]; $arr[$l] = $tmp;
Heap($arr,$l);
}
}//这里为了保证跟上面一致，也构造500w不重复数/*
当然这个数据集并不一定全放在内存，也可以在
文件里面，因为我们并不是全部加载到内存去进
行排序
*/for($i=0;$i<5000000;$i++){ $numArr[] = $i;
}//打乱它们shuffle($numArr);//先取出10个到数组$topArr = array_slice($numArr,0,10);//获取最后一个有子节点的索引位置//因为在构造小顶堆的时候是从最后一个有左或右节点的位置//开始从下往上不断的进行移动构造（具体可看上面的图去理解）$idx = floor(count($topArr) / 2) - 1;//生成小顶堆for($i=$idx;$i>=0;$i--){
Heap($topArr,$i);
}
var_dump(time());//这里可以看到，就是开始遍历剩下的所有元素for($i = count($topArr); $i < count($numArr); $i++){ //每遍历一个则跟堆顶元素进行比较大小
if ($numArr[$i] > $topArr[0]){ //如果大于堆顶元素则替换
$topArr[0] = $numArr[$i]; /*
重新调用生成小顶堆函数进行维护，只不过这次是从堆顶
的索引位置开始自上往下进行维护，因为我们只是把堆顶
的元素给替换掉了而其余的还是按照根节点小于左右节点
的顺序摆放这也就是我们上面说的，只是相对调整下，并
不是全部调整一遍
*/
Heap($topArr,0);
}
}
var_dump(time());登录后复制
运行之后结果
可以看到最终的结果也是top10，只不过时间只用了1s左右，而且无论是内存还是时间效率都满足我们的要求，而且跟排序比最好的一点就是不用把所有的数据集都读如到内存里面来，因为我们不需要排序，而上面是为了演示，所以直接在内存构造了500w元素，然而我们可以把这个全部转移到文件里面去，然后一行一行读取进行比较，因为我们这个数据结构的核心点就是线性遍历跟内存里面很小的小顶堆结构进行比较，最终得到TopN.
结束
最后想说的就是 算法+数据结构 真的非常重要，一个好的算法可以使我们的效率大大提高。
以上是PHP堆实现TopK算法实例的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
