topK算法 思路1：快速选择算法 可以采用快速选择算法，借助快排，设mid为每次划分中间结果,每次划分完之后如果mid==k，则说明序列刚刚好，第k位置和他前面的位置都是前K大的数，如果mid <
算法： topk问题，解决的办法通常都是使用最小堆或者最大堆。 大顶堆：父亲节点的值总是比其两个子节点的值大。 小顶堆：父亲节点的值总是比其两个子节点的值小。...for k,v:=range tmpM{ res = append(res,Node{k,v}) } // 3.对于小于k的数组的处理，这里就转换成了题目1中的topk
TopK算法 TopK问题基本框架就是： 从n个数中，找出最大（或最小）的前k个数。...O(nlogk) 需要注意的是，这个算法的时间复杂度是基于堆的操作的时间复杂度，而堆的操作的时间复杂度是基于堆的大小的，即k。因此，这个算法的时间复杂度与k的大小有关。...当k较小的时候，算法的时间复杂度较低；当k接近n时，算法的时间复杂度较高。 有序地返回TopK 事实上，如果要求我们有序地返回这k个数的话，我们只需多写一个Sort函数即可。...n - k; i--) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); } 总结 读完这篇文章，相信你对TopK问题已经有了大致的了解并且基本知道其算法思想了。...TopK问题是我们生活中也会常常遇见的问题，所以说掌握它的常见算法绝对不是一件坏事。针对上方的几种算法： 排序法适用于数据集较小且有排序需求的情况。
TOPK 问题 描述 如从海量数字中寻找最大的 k 个，这类问题我们称为 TOPK 问题，通常使用堆来解决： 求前 k 大，用最小堆 求前 k 小，用最大堆 例子 现有列表 [1, 2, 0, 3, 5...思路 先放入元素前 k 个建立一个最小堆 迭代剩余元素： 如果当前元素小于堆顶元素，跳过该元素（肯定不是前 k 大） 否则替换堆顶元素为当前元素，并重新调整堆 最后获取 最小堆 中的值，即为 topk...代码如下 import heapq class Topk: """获取大量元素 topk 大个元素，固定内存 思路： 1. 先放入元素前 k 个建立一个最小堆 2....(): import random 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()) # [990, 992, 991, 993, 996, 997, 998, 994, 995, 999] test()
O(M)+O(N+logM) 在topk问题中，一般N>>M (近似把M看成1) （方法一占用大量的内存空间，推荐方法二）
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)沿给定dim维度返回输入张量...0.1785, -4.3339]])得到其top1值操作如下：maxk = max((1,)) # 取top1准确率，若取top1和top5准确率改为max((1,5))_, pred = output.topk...(maxk, 1, True, True)topk参数中，maxk取得是top1准确率，dim=1是按行取值， largest=1是取最大值。
) { if (arr == null || topK < 1) return; HashMap map = new...]; int index = 0; // 遍历哈希表，决定是否进堆，一共topK个堆元素，恢复堆有序，最后留下的一定是满足条件最大的几个 for (Entry...= topK) { // 堆没满之前 heap[index] = node; heapInsert(heap, index++); //...heap[0].times < node.times) { heap[0] = node; sink(heap, 0, topK...); // 下沉恢复堆有序 } } } // 现在需要有序输出，也就是堆排序了 int N = topK
今天我们一起来看一个可以更快实现选择的快速选择算法。 思维推导 在公布答案之前，我想先带着大家试着推导一下解法。这其实才是算法能力的精髓，即是应用已知能力解决未知问题的能力。...到这里，如果你对分治算法熟悉的话，你会觉得它和分治算法的应用场景很相似。...很多算法问题看起来一头雾水，但其实是有迹可循的。训练出一个思维模型来寻找正确的解法是新手通往高手的必经之路，也是算法能力的核心。...如果你读过《算法导论》的话，一定会找到其中好几个人的名字。该算法可以找到一个比较合适的标杆，用来在快排和快速选择的时候切分数组。...我们很容易可以证明和都是的复杂度，这里我们证明一下前者作为一个例子： 我们把这个式子累加起来，可以得到： 同理，我们也可以证明也是的算法，所以也是的算法。
今天给大家分享一个TOPK问题，不过我这里不考虑特别大分布式的解决方案，普通的一道算法题。 首先搞清楚，什么是topK问题？...topK问题，就是找出序列中前k大(或小)的数，topK问题和第K大(或小)的解题思路其实大致一致的。 TopK问题是一个非常经典的问题，在笔试和面试中出现的频率都非常非常高(从不说假话)。...下面，从小小白的出发点,认为topK是求前K大的问题，一起认识下TopK吧！ 当前，在求TopK和第K大问题解法差不多，这里就用力扣215数组的第k个大元素 作为解答的题演示啦。...排序法 找到TopK，并且排序TopK 啥，你想要我找到TopK？不光光TopK，你想要多少个，我给你多少个，并且还给你排序给排好，啥排序我最熟悉呢？ 如果你想到冒泡排序O(n^2)那你就大意了啊。...如果使用O(n^2)级别的排序算法，那也是要优化的，其中冒泡排序和简单选择排序，每一趟都能顺序确定一个最大(最小)的值，所以不需要把所有的数据都排序出来，只需要执行K次就行啦，所以这种算法的时间复杂度也是
# 海量数据TopK问题 在大规模数据处理中，经常会遇到这类问题：在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数 本文主要提供这类问题的基本解决方法 假设这样一个场景，一个问题阅读量越高，说明这个问题越有价值...第三种方法是分治法，将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK)，最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...建堆时间复杂度是O(m)，堆调整的时间复杂度是O(logm)，最终的时间复杂度=1次建堆的时间+n次堆调整的时间，所以该算法的时间复杂度为O(nlogm)，空间复杂度是100（常数）。
现在有n个数，设计算法得到前k大的数 解决思路：排序后切片 O(nlogn) 但如果有上万个元素，只取前几个，就造成大量浪费 如果使用冒泡排序，则需要只执行前k趟冒泡（选择排序，插入排序） O(kn...j=2*i+1 else: li[i]=tmp break else: li[i]=tmp 其余代码: def topk
问题1 在n个有序数组中，求topK 假定有20个有序数组，每个数组有500个数字，降序排列，数字类型32位uint数值，现在需要取出这10000个数字中最大的500个 假如有n个数组升序， 每个数字长度是...问题2 海量数据处理的 Top K算法(问题) 问题描述： 有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个 最大的数。
(1)向上调整算法建堆的时间复杂度 void adjustup(HPDatatype* a, int child)//向上调整算法 { int parent = (child - 1) / 2;...void adjustdown(HPDatatype* a, int parent,int size)//向下调整算法 { int child = parent * 2 + 1;//假设为左孩子...，而向下调整算法的时间复杂度为 O(N) 所以使用向下调整算法建堆更好 2....堆排序时间复杂度统计 在整体过程中，主要有 向下调整算法建堆 及 排序组成 向下调整算法建堆的时间复杂度为O(N) 排序的时间复杂度为O(logN) 即堆排序的时间复杂度为O(NlogN) 4.完整代码...27,15,19,18,28,34,65,49,25,37 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); heapsort(arr, n); print(arr, n); return 0; } 二 、 TOPK
pytorch.topk()用于返回Tensor中的前k个元素以及元素对应的索引值。...例：import torchitem=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2])value,indices=torch.topk(item,3)print("value:",value
前言 本文的学习任务：关于堆的实现以及相关的基础操作，包括向上调整算法和向下调整算法，同时利用该算法解决常见的topk问题，之后再对两种算法的时间复杂度进行分析，加深理解。...我们需要进行调整 向上调整算法 以大堆为例子，小堆反过来就可以。...这里就要用到向下调整算法。...前面一直说向上调整算法用来建堆，向下调整算法用来删除，其实有点过于局限，Topk问题和堆排序我也采用向下调整算法来进行建堆是有原因的。...堆的核心算法是向上调整算法和向下调整算法，通过这两种算法来解决堆排序问题和TopK问题，由于堆总是一棵完全二叉树，用数组来进行存储会非常方便，也有有益于接下来对于普通二叉树的理解。
二、堆的基本概念 关于堆的详细概念请参考前置文章 【数据结构与算法】探索数组在堆数据结构中的妙用：从原理到实现-CSDN博客 而本篇文章直接在堆的实现文件基础上解决TOPK问题 三、使用堆解决TopK问题...，没有办法将全部数据写入数组，就只能采用我们今天要介绍的算法了： 下面是重点，敲黑板！...四、算法实现（C语言） 这里以实现求前k各最大元素为例 之前已经写好的向下调整建小堆算法和交换函数： void Swap(HPDataType* a, HPDataType* b)//交换函数 { HPDataType...算法效率： 堆排序是一种原地排序算法（in-place sorting），即只需要使用O(1)的额外空间来进行排序。...这种策略在处理TOPK问题时更加高效，因为我们只需要关心前K个元素，而不需要对整个数据集进行排序。 稳定性： 堆排序是一种不稳定的排序算法，因为在调整堆的过程中可能会改变相等元素的相对顺序。
一.堆排序 我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢..., 0, end); end--; } for (i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } printf("\n"); } 二.topk...如果对文件操作不太熟悉的话，可参考->文件的基础操作 如要想检验你写的代码是否能解决topk问题时，可以在数据创建完成后，手动修改文件中的k个数据，如果是找最大的k个数据，那么只需要修改k个数据，...个范围在1~100之间的数据 fprintf(fin, "%d\n", x); //将数据写入文件中 } fclose(fin); //关闭文件 fin = NULL; } void topk...int)time(NULL)); const char file = "data.txt"; int n = 1000; int k = 10; //Createdata(file,n); topk
topk排序是指从N个数据中找出最大/小的前K个数据,并以升/降序排列,本文讨论的topk与这个定义稍有差别(所以叫类topk算法): 从N个数据中将临时计算结果t满足阀值T(大于或小于T)的前K个数据找出...最适合topk排序的无疑是堆排序算法(heap sort),但因为有阀值T的存在，而且加上”不满足阀值的数据不能占用内存”的要求,所以传统的堆排序算法并不适合(建堆的过程要求临时保存所有排序数据)。...按传统的堆排序算法就要将P与所有这些地点计算出距离d1,d2,d3....dn，然后在内存中建堆，排序找出topk。这需要消耗大量内存的,很不现实，也很不经济，更没必要。...CMIMPL_TOPK_BASE_H_ #define CMIMPL_TOPK_BASE_H_ #include #include #include <cassert...*/ topk_base operator+(const topk_base &from) noexcept{ topk_base res(this->m_capacity,
''' topk by quick sort assert: k <= len(arr) ''' def topkByQuickSort(k,arr=None): topk=[] return...(lo,hi,k,topk,arr): # this is worst condition for topk if lo>=hi: index = len(arr) - k...(lo,i-1,k,topk,arr) else: index = i while index < len(arr): topk.append...]) [print(item) for item in topk] 12 topk = topkByQuickSort(2,arr=[3,5,1,6,9,8,5,12]) [print(item) for...item in topk] 9 12 topk = topkByQuickSort(8,arr=[32,5,7,6,13,9,8,4,12]) [print(item) for item in topk
堆排序也是常见的一种排序算法，在生产中有很广泛的应用，比如优先级队列，TopK问题，生产中的TP99指标等。最近碰到了几个TopK问题，是如何用堆来解决的呢？比如： 堆是什么？...构建堆的过程即heapify，代码如下： for(int i=(arr.size()-2)/2;i>=0;i--){ shiftDown(arr, arr.size(), i); } 如何解决TopK...接下来回到本文最开始的问题，如何用堆来解决TopK问题？两步走！ 构建堆：将原始数据构建成一个堆。 不断取堆顶：根据题目要求，取出堆顶。 面试题 17.14.
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