elif index < k: topk_split(nums, k, index+1, right) else: topk_split(nums, k, left, index - 1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 因此,可以根据topk_split解决一系列top-k问题: 获取前k小的数: def topk_small(nums, k, left, right): topk_split(nums, k, 0, len(nums) - 1) return nums...
arr[i+1],arr[high] = arr[high],arr[i+1]#向前移动一次return( i+1)# arr[] --> 排序数组# low --> 起始索引# high --> 结束索引# 快速排序函数defquickSort(arr,low,high,k):# if (k > 0 and k <= high - low + 1): #k取值有限制pi = partition(arr,low,high)ifpi>k-1:retur...
importnumpyasnpdeftop_k_elements_numpy(data,k):arr=np.array(data)indices=np.argsort(arr)[-k:][::-1]# 获取Top K元素的索引top_k=arr[indices]# 获取Top K元素returntop_k,indices.tolist()data=[12,5,8,13,7,9,10,15,4,6]k=3top_k,positions=top_k_elements_numpy(data,k)print(f'T...
第一步、先对这批海量数据预处理,在O(N)的时间内用Hash表完成统计(之前写成了排序,特此订正。July、2011.04.27); 第二步、借助堆这个数据结构,找出Top K,时间复杂度为N‘logK。 即,借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆,然后遍历300万的Query...
用法: torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, *, out=None)参数: input(Tensor) -输入张量。 k(int) -“top-k”中的k dim(int,可选的) -要排序的维度 largest(bool,可选的) -控制是否返回最大或最小元素 sorted(bool,可选的) -控制是否按排序顺序返回元素 关键字参数: out...
top_k_predictions: Integer `Tensor` with shape [D1, ... DN, k] where N >= 1. Commonly, N=1 and `predictions_idx` has shape [batch size, k]. The final dimension must be set and contains the top `k` predicted class indices. ...
1、问题描述 从数组 arr[1,n] n个数中,找出最大的K个数,这个是经典的求Top K的问题 。 例如从数组 int [] arr = {3,4,5,67,34,56,3,2,4,66,546} 中找到top5的数 解法一: 排序求最大的五个数 思路:将数组进行排序,最大个5个数即为所求的数。 代码: 分析:时间复杂度为O(n*logn),时间...
补充知识:python numpy 求top-k accuracy指标 top-k acc表示在多分类情况下取最高的k类得分的label,与真实值匹配,只要有一个label match,结果就是True。 如对于一个有5类的多分类任务 a_real = 1 a_pred = [0.02, 0.23, 0.35, 0.38, 0.02]
math . top _ k()原文:https://www.geeksforgeeks.org/python-tensorflow-math-top_k/ TensorFlow 是谷歌设计的开源 Python 库,用于开发机器学习模型和深度学习神经网络。top_k() 用于查找最后一个维度的前 k 个最大条目(沿着矩阵的每一行)。语法: tensorflow.math.top_k(输入,k,排序,名称) 参数: 输入:...
top-k acc表示在多分类情况下取最高的k类得分的label,与真实值匹配,只要有一个label match,结果就是True。 如对于一个有5类的多分类任务 a_real=1a_pred= [0.02,0.23,0.35,0.38,0.02]#top-1a_pred_label=3match =False#top-3a_pred_label_list= [1,2,3] match =True ...