import numpy asnpp = [0.07,0.2,0.1,0.03,0.1,0.5] topk =2print("方法1:") index_list = sorted(range(len(p)),key=lambdai: p[i])[-topk:] # sorted(range(len(p)),key=lambdai: p[i],reverse=True)[:2] pro_list =np.array(
list+[pivot]k=k-len(llist)returnllist+select_topk(rlist,k)else:returnselect_topk(llist,k)importrandoms=[random.randint(1,1000000)for_inrange(1000000)]t1=timeit(stmt="sort_topk(%s,%d)"%(s,5),setup='from __main__ import sort_topk',number=10)print(sort_topk(s,5))t2=timeit(stmt...
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...
TopK问题即求解第K个最大or最小元素的问题,一般使用快排、堆和桶来实现。 1 快速排序: 先总结快速排序的python模板。首先使用partition函数完成对数组从pivot的划分工作。 partition函数模板: # 将数组分为小于基准值、基准值、大于基准值三个部分 def partition(nums, left, right): ...
heapq标准库提供了一些工具函数用来对list对象实现二叉堆的各种操作(就地修改list对象)。简单的用法如下: 建堆 代码语言:txt AI代码解释 import heapq # 可以用过random.shuffle函数创造乱序数组 arr = [4, 0, 3, 1, 6, 5, 9, 7, 8, 2] heapq.heapify(arr) ...
heap[0],heap[i]=heap[i],heap[0] sift(heap,0,i-1) #i-1是新的堆的high return heap li=list(range(100)) import random random.shuffle(li) print(li) #li=[0,100,23,3,4,5,6,7,8,12,3,4,56,7,8,9,123,1111,12] print(topk(li,10))...
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...
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 ...
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...