前言

本节课程思维导图：

搜索引擎的热门搜索排行榜功能你用过吗？搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，它会把这些用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线地统计分析，得到最热门的 Top 10 搜索关键词。
那请你思考下，假设现在我们有一个包含 10 亿个搜索关键词的日志文件，如何能快速获取到热门榜 Top 10 的搜索关键词呢？
这个问题就可以用堆来解决，今天我们就来讲一讲，堆这种数据结构几个非常重要的应用：优先级队列、求 Top K 和求中位数。

堆的应用一：优先级队列

优先级队列，顾名思义，它首先应该是一个队列。在优先级队列中，数据的出队顺序不是先进先出，而是按照优先级来，优先级最高的，最先出队。

如何实现一个优先级队列呢？一个堆就可以看作一个优先级队列。很多时候，它们只是概念上的区分而已。往优先级队列中插入一个元素，就相当于往堆中插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，就相当于取出堆顶元素。

优先级队列的应用场景非常多。比如，赫夫曼编码、图的最短路径、最小生成树算法等等。不仅如此，很多语言中，都提供了优先级队列的实现，比如，Java 的 PriorityQueue，C++ 的 priority_queue 等。
现在，我举两个具体的例子，让你感受一下优先级队列具体是怎么用的。

1. 合并有序小文件

假设我们有 100 个小文件，每个文件的大小是 100MB，每个文件中存储的都是有序的字符串。我们希望将这些 100 个小文件合并成一个有序的大文件。这里就会用到优先级队列。
这里就可以用到优先级队列，也可以说是堆。我们将从小文件中取出来的字符串放入到小顶堆中，那堆顶的元素，也就是优先级队列队首的元素，就是最小的字符串。我们将这个字符串放入到大文件中，并将其从堆中删除。然后再从小文件中取出下一个字符串，放入到堆中。循环这个过程，就可以将 100 个小文件中的数据依次放入到大文件中。删除堆顶数据和往堆中插入数据的时间复杂度都是 O(logn)，n 表示堆中的数据个数，这里就是 100。

2. 高性能定时器
   假设我们有一个定时器，定时器中维护了很多定时任务，每个任务都设定了一个要触发执行的时间点。定时器每过一个很小的单位时间（比如 1 秒），就扫描一遍任务，看是否有任务到达设定的执行时间。如果到达了，就拿出来执行。

针对这些问题，我们就可以用优先级队列来解决。我们按照任务设定的执行时间，将这些任务存储在优先级队列中，队列首部（也就是小顶堆的堆顶）存储的是最先执行的任务。它拿队首任务的执行时间点，与当前时间点相减，得到一个时间间隔 T。这个时间间隔 T 就是，从当前时间开始，需要等待多久，才会有第一个任务需要被执行。这样，定时器就可以设定在 T 秒之后，再来执行任务。当 T 秒时间过去之后，定时器取优先级队列中队首的任务执行。然后再计算新的队首任务的执行时间点与当前时间点的差值，把这个值作为定时器执行下一个任务需要等待的时间。

堆的应用二：利用堆求 Top K

我们现在来看，堆的另外一个非常重要的应用场景，那就是“求 Top K 问题”。
我把这种求 Top K 的问题抽象成两类。一类是针对静态数据集合，也就是说数据集合事先确定，不会再变。另一类是针对动态数据集合，也就是说数据集合事先并不确定，有数据动态地加入到集合中。

针对静态数据，如何在一个包含 n 个数据的数组中，查找前 K 大数据呢？我们可以维护一个大小为 K 的小顶堆，顺序遍历数组，从数组中取出数据与堆顶元素比较。如果比堆顶元素大，我们就把堆顶元素删除，并且将这个元素插入到堆中；如果比堆顶元素小，则不做处理，继续遍历数组。这样等数组中的数据都遍历完之后，堆中的数据就是前 K 大数据了。

针对动态数据求得 Top K 就是实时 Top K。一个数据集合中有两个操作，一个是添加数据，另一个询问当前的前 K 大数据。
实际上，我们可以一直都维护一个 K 大小的小顶堆，当有数据被添加到集合中时，我们就拿它与堆顶的元素对比。如果比堆顶元素大，我们就把堆顶元素删除，并且将这个元素插入到堆中；如果比堆顶元素小，则不做处理。这样，无论任何时候需要查询当前的前 K 大数据，我们都可以立刻返回给他。

堆的应用三：利用堆求中位数

现在我们来讲下，如何求动态数据集合中的中位数。
中位数，顾名思义，就是处在中间位置的那个数。如果数据的个数是奇数，把数据从小到大排列，那第 n/2 +1 个数据就是中位数；如果数据的个数是偶数的话，那处于中间位置的数据有两个，第 n/2​ 个和第 n/2​+1 个数据，这个时候，我们可以随意取一个作为中位数，比如取两个数中靠前的那个，就是第 n/2 个数据。

对于一组静态数据，中位数是固定的，我们可以先排序，第 n/2​ 个数据就是中位数。每次询问中位数的时候，我们直接返回这个固定的值就好了。如果我们面对的是动态数据集合，借助堆这种数据结构，我们不用排序，就可以非常高效地实现求中位数操作。我们来看看，它是如何做到的？
我们需要维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆。大顶堆中存储前半部分数据，小顶堆中存储后半部分数据，且小顶堆中的数据都大于大顶堆中的数据。
也就是说，如果有 n 个数据，n 是偶数，我们从小到大排序，那前 n/2 个数据存储在大顶堆中，后 2n​ 个数据存储在小顶堆中。这样，大顶堆中的堆顶元素就是我们要找的中位数。如果 n 是奇数，情况是类似的，大顶堆就存储n/2+1 个数据，小顶堆中就存储 n/2 个数据。

数据是动态变化的，当新添加一个数据的时候，我们如何调整两个堆，让大顶堆中的堆顶元素继续是中位数呢？如果新加入的数据小于等于大顶堆的堆顶元素，我们就将这个新数据插入到大顶堆；否则，我们就将这个新数据插入到小顶堆。
这个时候就有可能出现，两个堆中的数据个数不符合前面约定的情况：如果 n 是偶数，两个堆中的数据个数都是 n/2​；如果 n 是奇数，大顶堆有n/2​+1 个数据，小顶堆有 n/2​ 个数据。这个时候，我们可以从一个堆中不停地将堆顶元素移动到另一个堆，通过这样的调整，来让两个堆中的数据满足上面的约定。

于是，我们就可以利用两个堆，一个大顶堆、一个小顶堆，实现在动态数据集合中求中位数的操作。插入数据因为需要涉及堆化，所以时间复杂度变成了 O(logn)，但是求中位数我们只需要返回大顶堆的堆顶元素就可以了，所以时间复杂度就是 O(1)。
实际上，利用两个堆不仅可以快速求出中位数，还可以快速求其他百分位的数据，原理是类似的。“如何快速求接口的 99% 响应时间？”我们现在就来看下，利用两个堆如何来实现。
，我先解释一下，什么是“99% 响应时间”？99 百分位数的概念可以类比中位数，如果将一组数据从小到大排列，这个 99 百分位数就是大于前面 99% 数据的那个数据。

我们维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆。假设当前总数据的个数是 n，大顶堆中保存 n99% 个数据，小顶堆中保存 n1% 个数据。大顶堆堆顶的数据就是我们要找的 99% 响应时间。
每次插入一个数据的时候，我们要判断这个数据跟大顶堆和小顶堆堆顶数据的大小关系，然后决定插入到哪个堆中。如果这个新插入的数据比大顶堆的堆顶数据小，那就插入大顶堆；反之则插入小顶堆。
但是，为了保持大顶堆中的数据占 99%，小顶堆中的数据占 1%，在每次新插入数据之后，我们都要重新计算，这个时候大顶堆和小顶堆中的数据个数，是否还符合 99:1 这个比例。如果不符合，我们就将一个堆中的数据移动到另一个堆，直到满足这个比例。

解答开篇

假设现在我们有一个包含 10 亿个搜索关键词的日志文件，如何快速获取到 Top 10 最热门的搜索关键词呢？如果我们将处理的场景限定为单机，可以使用的内存为 1GB。那这个问题该如何解决呢？

我们创建 10 个空文件 00，01，02，……，09。我们遍历这 10 亿个关键词，并且通过某个哈希算法对其求哈希值，然后哈希值同 10 取模，得到的结果就是这个搜索关键词应该被分到的文件编号。对这 10 亿个关键词分片之后，每个文件都只有 1 亿的关键词，去除掉重复的，可能就只有 1000 万个，每个关键词平均 50 个字节，所以总的大小就是 500MB。1GB 的内存完全可以放得下。
我们针对每个包含 1 亿条搜索关键词的文件，利用散列表和堆，分别求出 Top 10。
具体我们选用散列表。我们就分别扫描这 10个文件。当扫描到某个关键词时，我们去散列表中查询。如果存在，我们就将对应的次数加一；如果不存在，我们就将它插入到散列表，并记录次数为 1。这样我们就能得到每个文件中关键词的个数；我们再根据前面讲的用堆求 Top K 的方法，建立一个大小为 10 的小顶堆，遍历散列表，依次取出每个搜索关键词及对应出现的次数，然后与堆顶的搜索关键词对比。如果出现次数比堆顶搜索关键词的次数多，那就删除堆顶的关键词，将这个出现次数更多的关键词加入到堆中。以此类推，当遍历完整个散列表中的搜索关键词之后，我们就得到100 个使用次数最多的关键词，然后取这 100 个关键词中，出现次数最多的 10 个关键词，这就是这 10 亿数据中的 Top 10 最频繁的搜索关键词了。

内容小结

我们今天主要讲了堆的几个重要的应用，它们分别是：优先级队列、求 Top K 问题和求中位数问题。
优先级队列是一种特殊的队列，优先级高的数据先出队，而不再像普通的队列那样，先进先出。实际上，堆就可以看作优先级队列，只是称谓不一样罢了。
求 Top K 问题又可以分为针对静态数据和针对动态数据，只需要利用一个堆，就可以做到非常高效率地查询 Top K 的数据。
求中位数实际上还有很多变形，比如求 99 百分位数据、90 百分位数据等，处理的思路都是一样的，即利用两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆，随着数据的动态添加，动态调整两个堆中的数据，最后大顶堆的堆顶元素就是要求的数据。