Java 从已排序数组的数组中获取N个已排序项

我有一个多维的日期数组，严格来说是一个

ArrayList

。我需要生成一个新的一维

ArrayList

，它由前面提到的多维数组的所有数组中的项组成

我的第一个想法是将所有的ArrayList连接在一起并对它们进行排序，但是由于我不知道每个级别中的元素数量，并且只需要生成的数组中一定数量的元素，这将有点太多内存和处理器负担重。 我的意思是，如果我将所有的

Date

元素加入一个

ArrayList

，我可能会得到一个包含数千个日期的ArrayList。。。最终将其修剪到前20个。这就是我放弃这个解决方案的原因

那么，我可以使用哪种算法将N（或2）个级别的元素排序为1

编辑

ArrayList<Date> a1 = new ArrayList<Date>();
a1.add(new Date(15));
a1.add(new Date(16));
a1.add(new Date(23));

ArrayList<Date> a2 = new ArrayList<Date>();
a2.add(new Date(1));
a2.add(new Date(25));
a2.add(new Date(89));

ArrayList<Date> a3 = new ArrayList<Date>();
a3.add(new Date(64));
a3.add(new Date(72));
a3.add(new Date(73));

ArrayList<ArrayList<Date>> b = new ArrayList<ArrayList<Date>>();
b.add(a1);
b.add(a2);
b.add(a3);

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在本例中，只有3个

ArrayList

，但在实践中，我不知道数字，因此我认为移动设备的最佳解决方案不是加入所有二级ArrayList并对新的大ArrayList进行排序，前提是只使用多个项目。

根据您对问题的描述，我能想到的一些解决方案是：

当然是您建议的，即附加所有数组，然后对它们进行排序，并获取前20个数组

分别对每个内部数组进行排序，然后根据合并排序算法执行类似于合并的过程，以合并所有这些内部数组中的前20个项目，并在合并所需数量的项目（例如20个项目）时中断合并循环

对每个内部数组进行排序，同时将日期放入其中。这样你就不必重复每一个后记了。然后像上面所说的那样进行合并

如果在多个内部数组中有多个项，并且您想要其中的前20个项，那么您必须迭代内部数组以某种方式进行排序。这是我能想到的3个解决方案，欢迎任何人加入我的帖子

编辑：

四,。 我能想到的另一种方法是：通过扫描整个内部数组数组来构建优先级队列（最小堆）。这将是一个深度有限的树，即，由于您需要20个元素，树的最大深度可以是4（假设根为0）。堆中允许的最大项目数为20。这种方法将在O（logn）时间内为您提供解决方案。当然，您将花费O（N）个时间扫描整个列表中的每个项目，并且构建该堆可能会占用额外的空间。

我将提出一个解决方案。这可能相当复杂，但会使您的运行时间与元素总数成线性关系

我将进行以下工作：

每个列表有一个锦标赛并存储锦标赛树（这棵树可能很简单：每个元素，保留一个对手列表和结果）

在获胜者之间举办一场比赛，并存储比赛树

第一个要素是锦标赛2的获胜者

第二个要素是在锦标赛1或锦标赛2中胜利者的输家

第三个要素是在锦标赛1或锦标赛2中nr2的输家

等等

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我需要生成…

。只有你试一下，它才会发生。你能更具体一点吗？听起来你（至少在心理上）解决了这个问题，并说这不是你想要的。在字里行间，我读到你想要前20次约会，而不是把整个名单排序。这是一个不同的问题，比排序有更快的解决方案。请明确你想要什么。@KarthikT我最初对解决方案的想法非常耗费资源。如果我加入所有的

Date

元素，我可以处理大量的日期，实际上我只需要使用其中的一部分。这就是为什么我认为我需要一个更优化的解决方案。@Jago困惑是因为你的问题恰恰是这样问的。。所以我希望你遗漏了一些细节，或者这个问题可以用更好的措辞。听起来是个不错的解决方案。我只是想知道，在移动设备中，它是否比将所有元素合并到一个arraylist中并对其进行排序更消耗资源…？@Jago这是个好问题。存储将是

O（n）

，但我不太确定该常数。在使用坏常数的线性算法优于使用好常数的

nlogn

算法（例如默认的快速排序）之前，需要一个巨大的数组。不过，当你遇到性能问题时，你可以考虑这种方法，因为你有很多的日期。我认为这种方法消耗了太多的空间，并且考虑到它在手机上做的几乎是不可行的。不是一大堆的日期，也不是一场比赛。。。似乎是合理的…是的，但如果有许多包含许多元素的内部数组，这种方法可能会做得更糟。唯一的优势是合并排序的最坏情况仍然是O（N logn），所以这仍然是一个胜利。因此，明智地选择。如果你正在考虑2），想要一个编程费用相当低的解决方案，并且对O（n*logn）的复杂性感到满意，那么尝试将所有日期收集到一个树形图中，它会自动对它们进行排序。然后可以调用myTreeMap.firstKey（）n次。如果要删除重复项，请改用树集。

getLatestDates(b, 5) = {Date (89), Date(73), Date(72), Date(64), Date(25)};