LeetCode/973. 最接近原点的 K 个点

973. 最接近原点的 K 个点

我们有一个由平面上的点组成的列表 points。需要从中找出 K 个距离原点 (0, 0) 最近的点。

（这里，平面上两点之间的距离是欧几里德距离。）

你可以按任何顺序返回答案。除了点坐标的顺序之外，答案确保是唯一的。

示例1:

输入：points = [[1,3],[-2,2]], K = 1
输出：[[-2,2]]
解释： 
(1, 3) 和原点之间的距离为 sqrt(10)，
(-2, 2) 和原点之间的距离为 sqrt(8)，
由于 sqrt(8) < sqrt(10)，(-2, 2) 离原点更近。
我们只需要距离原点最近的 K = 1 个点，所以答案就是 [[-2,2]]。

示例2：

输入：points = [[3,3],[5,-1],[-2,4]], K = 2
输出：[[3,3],[-2,4]]
（答案 [[-2,4],[3,3]] 也会被接受。）

提示：

1. 1 <= K <= points.length <= 10000
2. -10000 < points[i][0] < 10000
3. -10000 < points[i][1] < 10000

来源：力扣（LeetCode）
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题解：

本题和剑指 Offer 40. 最小的k个数思路一样，最原始的想法就是直接利用API对原始数组进行排序，然后返回前K个元素。

具体代码如下：

class Solution {
    public int[][] kClosest(int[][] points, int K) {
        Arrays.sort(points, (o1, o2) -> (int) (Math.pow(o1[0], 2) + Math.pow(o1[1], 2) - Math.pow(o2[0], 2) - Math.pow(o2[1], 2)));

        return Arrays.copyOfRange(points, 0, K);
    }
}

另一种想法就是利用大顶堆来排序，堆中始终维护数组中最小的K的元素。

具体代码如下：

class Solution {
    public int[][] kClosest(int[][] points, int K) {
        PriorityQueue<int[]> temp = new PriorityQueue<>(new Comparator<int[]>() {
            @Override
            public int compare(int[] o1, int[] o2) {
                return o2[0] - o1[0];
            }
        });
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            temp.add(new int[]{points[i][0] * points[i][0] + points[i][1] * points[i][1], i});
        }

        for (int i = K; i < points.length; i++) {
            int distance = points[i][0] * points[i][0] + points[i][1] * points[i][1];
            if (distance < temp.peek()[0]) {
                temp.poll();
                temp.add(new int[]{distance, i});
            }
        }

        int[][] result = new int[K][2];
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            result[i] = points[temp.poll()[1]];
        }

        return result;
    }
}