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Author: PegasusWang

15_堆与堆排序/heap_and_heapsort/index.html

@@ -165,7 +165,7 @@
     <li class="toctree-l2"><a href="#_5">实现堆排序</a></li>
 
 
-    <li class="toctree-l2"><a href="#python-heapq">python 里的 heapq</a></li>
+    <li class="toctree-l2"><a href="#python-heapq">Python 里的 heapq 模块</a></li>
 
 
     <li class="toctree-l2"><a href="#top-k">Top K 问题</a></li>
@@ -351,7 +351,7 @@ <h1 id="_5">实现堆排序</h1>
     assert heapsort_reverse(l) == sorted(l, reverse=True)
 </code></pre>
 
-<h1 id="python-heapq">python 里的 heapq</h1>
+<h1 id="python-heapq">Python 里的 heapq 模块</h1>
 <p>python 其实自带了 heapq 模块，用来实现堆的相关操作，原理是类似的。请你阅读相关文档并使用内置的 heapq 模块完成堆排序。
 一般我们刷题或者写业务代码的时候，使用这个内置的 heapq 模块就够用了。</p>
 <h1 id="top-k">Top K 问题</h1>
@@ -394,7 +394,7 @@ <h1 id="top-k">Top K 问题</h1>
 
 def test():
     import random
-    i = list(range(1000))
+    i = list(range(1000))  # 这里可以是一个可迭代元素，节省内存
     random.shuffle(i)
     _ = TopK(i, 10)
     print(_.get_topk())
@@ -410,6 +410,7 @@ <h1 id="_6">练习题</h1>
 <li>请你实现一个最小堆，你需要修改那些代码呢？</li>
 <li>我们实现的堆排序是 inplace 的吗，如果不是，你能改成 inplace 的吗？</li>
 <li>堆排序的时间复杂度是多少？ siftup 和 siftdown 的时间复杂度是多少？（小提示：考虑树的高度，它决定了操作次数）</li>
+<li>请你思考 Top K 问题的时间复杂度是多少？</li>
 </ul>
 <h1 id="_7">延伸阅读</h1>
 <ul>

index.html

@@ -581,5 +581,5 @@ <h2 id="_21">本电子书制作和写作方式</h2>
 
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 MkDocs version : 1.0.4
-Build Date UTC : 2018-12-23 02:56:52
+Build Date UTC : 2018-12-23 03:03:35
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