输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。

示例

• 输入：arr = [3,2,1], k = 2

• 输出：[1,2] 或者 [2,1]

限制

• 0 <= k <= arr.length <= 10000

• 0 <= arr[i] <= 10000

方法：数组排序

对目标数组进行从小到大排序，然后取前 k 个数即可。

代码如下：

复杂度分析

• 时间复杂度：O(nlogn)，其中 n 是数组 arr 的长度。算法的时间复杂度即排序的时间复杂度。

• 空间复杂度：O(logn)，排序所需额外的空间复杂度为 O(logn)。

方法：大根堆

创建一个大根堆，把前 k 个值插入到堆中，从 K+1 开始如果当前值比 堆顶的值小，就弹出，把当前值放入到堆中，最后将堆以数组的形式返回。

代码如下：

复杂度分析

• 时间复杂度：O(nlogk)，其中 n 是数组 arr 的长度。由于大根堆实时维护前 k 小值，所以插入删除都是 O(logk) 的时间复杂度，最坏情况下数组里 n个数都会插入，所以一共需要 O(nlogk) 的时间复杂度。

• 空间复杂度：O(k)，因为大根堆里最多 k 个数。

方法：快速排序

该方法出自 “K神”的题解，快速排序算法有两个核心点，分别为 “哨兵划分” 和 “递归” 。

• 哨兵划分操作： 以数组某个元素（一般选取首元素）为 基准数 ，将所有小于基准数的元素移动至其左边，大于基准数的元素移动至其右边。

• 递归： 对左子数组 和右子数组 递归执行 哨兵划分，直至子数组长度为 1 时终止递归，即可完成对整个数组的排序。

代码如下：

复杂度分析

• 时间复杂度： O(NlogN) 。

• 空间复杂度： O(N)。

END

业精于勤荒于嬉，行成于思毁于随，赠友人。

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