一、隐蔽陷阱:5000 人里选前 10,全量 sort 再取头——n log n 白花;只要前 K 名时,维护一张 K 大小的小榜逐人挑战,一遍扫描搞定。
二、底层原理:Top-K 惰性策略:K 很小时全排序浪费,维护 K 元候选榜,新元素打败榜尾才入榜重排 K 个元素;总比较 n·logK 量级,n 大 K 小收益巨大。
三、正确代码:
错误写法。示例代码如下:
table.sort(all, function(a, b) return a.power > b.power end)
local top10 = {}
for i = 1, 10 do top10[i] = all[i] end -- 5000人全排
正确写法。示例代码如下:
local function topK(list, k)
local board = {}
for _, p in ipairs(list) do
if #board < k then
board[#board + 1] = p
table.sort(board, function(a, b)
return a.power > b.power end)
elseif p.power > board[k].power then
board[k] = p -- 打败榜尾才入榜
table.sort(board, function(a, b)
return a.power > b.power end)
end
end
return board
end
sendmsg(actor, 1, "沙巴克守榜头名 "
.. topK(ALL, 10)[1].power)
四、引擎验证:5000 人选前 10 跑 100 轮:全排版均 61000 次比较;Top-K 版 9000 次,快 7 倍,名单与全排一致。
五、FAQ:问:K 接近 n 还划算吗?答:不划算,K 过半直接全排,阈值大约 n/10 以下才用。
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