def topk_small(nums, k, left, right): topk_split(nums, k, 0, len(nums) - 1) return nums[:k] 1. 2. 3. 获取前k大的数: def topk_big(nums, k, left, right): topk_split(nums, len(nums) - k, 0, len(nums) - 1) # 从len(nums)-k处划分好后右边部分就是前k大的数 return...
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列。 步骤为: 挑选基准值:从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot); 分割:重新排序数列,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准后面(与基准值相等的数可以到任何一...
2.快速排序 快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列。 步骤为: 挑选基准值:从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot); 分割:重新排序数列,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准后面(与基准值相等的数...
但是在求第k大的数或者topK等,堆排序可以在N个元素中找到top K,时间复杂度是O(N log K),空间复杂的是O(K),而快速排序的空间复杂度是O(N),也就是说,如果你要在很多元素中找很少几个top K的元素,或者在一个巨大的数据流里找到top K,快速排序是不合适的,堆排序更省地方。还有就是优先级队列中,需要在...
importpandasaspdimportjieba# 读取文件pd_data=pd.read_excel('鸿星尔克.xlsx')# 读取内容text=pd_data['发帖内容'].tolist()# 切割分词wordlist=jieba.lcut(''.join(text),cut_all=True)result=' '.join(wordlist)print(result) 3、搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分 ...
快速排序使用分治法(Divide and conquer)策略来把一个序列(list)分为较小和较大的2个子序列,然后递归地排序两个子序列。 步骤为: 挑选基准值:从数列中挑出一个元素,称为"基准"(pivot); 分割:重新排序数列,所有比基准值小的元素摆放在基准前面,所有比基准值大的元素摆在基准后面(与基准值相等的数...
python全局内置的容器类数据结构主要有4种:分别是列表(list)、字典(dict)、集合(set)和元组(tuple),这个排名先后顺序也基本代表了使用频率,尤其是列表和字典,堪称是python中的万能数据结构,其简单而强大的接口、灵活多变的推导式用法,注定了二者可以满足大部分场景使用需求。其中: ...
importjiebatext="今天天气不错"seg_list=jieba.cut(text,cut_all=False)print("/ ".join(seg_list...
我们直接将一个list传入Counter中作为参数，它会自动为我们替当中的每个元素计数。如果我们要筛选topK，也非常简单，它为我们提供了most_common方法，我们只需要传入需要求的K即可：counter.most_common(1) [('apple', 2)]除此之外，它的构造函数还接收dict类型。我们可以直接通过一个value是int类型的dict来初始化...
from pyecharts.charts import Linefrom pyecharts import options as opts# 折线图line1 = Line(init_opts=opts.InitOpts(width='1350px', height='750px'))line1.add_xaxis(comment_num.index.tolist)line1.add_yaxis('热度', comment_num.values.tolist,areastyle_opts=opts.AreaStyleOpts(opacity=0.5...