for (int i = (k - 1 - 1) / 2; i >= 0; i--) { Down(a, i, k); } // 2. 将剩余n-k个元素依次与堆顶元素交换,不满则则替换 for (int i = k;i<n;i++) { if (a[i]>kHeap[0]) { kHeap[0] = a[i]; Down(kHeap,0,k); } } // 3. 打印最大或最小的前k个 f...
堆排序法:使用小顶堆或大顶堆维护前K个元素,时间复杂度O(nlogk) 选择算法:每次选择当前值最大/小的元素加入结果集,时间复杂度O(nlogk) 空间优化算法:如QuickSelect,找到第K个元素的位置而不是排序全集。 桶排序法:如果值范围有限,可以使用桶排序提升效率。 索引支持的算法:如果有索引支持,可以利用索引更快找出...
对于Top-K问题,能想到的最简单直接的方式就是排序,但是:如果数据量非常大,排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。最佳的方式就是用堆来解决。 基本思路 1. 用数据集合中前K个元素来建堆 前k个最大的元素,则建小堆 前k个最小的元素,则建大堆 2. 用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素...
解决TOP-K问题的基本思路是: 用数据集合中前K个元素来建堆:如果我们需要找到前K个最大的元素,则建立一个最小堆。如果我们需要找到前K个最小的元素,则建立一个最大堆。用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素比较:如果当前元素比堆顶元素大(在寻找最大元素时)或小(在寻找最小元素时),则将其与堆顶元素替换,并...
前k个最大的元素,则建小堆 前k个最小的元素,则建大堆 2.用剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来比较,不满足则替换堆顶元素将剩余N-K个元素依次与堆顶元素比完之后,堆中剩余的K个元素就是所求的前K个最小或者最大的元素。 举例如下: 我们先生成一千万个随机数。
(topk,k,i);}// 2. 将剩余n-k个元素依次与堆顶元素交换,不满则则替换int val=0;int ret=fscanf(fout,"%d",&val);//自动跳到下一个while(ret!=EOF){if(val>topk[0]){topk[0]=val;AdjustDown(topk,k,0);}ret=fscanf(fout,"%d",&val);}for(int i=0;i<k;i++){printf("%d ",topk...
解决Top-K问题 4. 堆排序 1. 介绍 这部分介绍属于是我很久之前看数据结构与算法C++描述 这本书时写的笔记,hope it can help u。 为了实现优先级队列(priority queue),即根据不同对象间的优先级排列而形成的队列,如操作系统中进程的优先级队列。相比于用队列(Queue)实现的根据对象到来的时间属性而确定优先级...
堆排序以及Top K问题-Java实现 一.问题背景如果做过参加过面试或者做过一些面试题,应该知道特别经典的top K问题,比如“找出无序数组中的最大或者最小K个数”:这种题可以排序后再输出最大或者最小的几个。但是不论是使用快排还是归并排序,毫无疑问,空间和时间复杂度的开销都是不满足面试官的要求的;而使用“堆”...
堆与堆排序、Top k 问题 堆排序与快速排序,归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法。学习堆排序前,先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。 二叉堆的定义 二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。 二叉堆满足二个特性: 1.父结点的键值总是大于或等于(小于或等于)任何一个子节点的键值。
1.知识点 1.堆的知识点: 9 1 2 3 4 5 6 7 8 堆的知识点 堆的逻辑结构是一颗完全二叉树 堆的物理结构是一个数组 也就是说,给我们是一个数组,可是我们要把它想象成一个完全二叉树来做 通过下标父子结点关系 leftchild=parent*2+1;rightchild=parent*2+2;parent=(child-1)/2;(child可以是左...