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 nums[len(nums) - k:] 1. 2. 3. 只...
topk问题就是一组数的前k个问题,解决方法从简单到复杂都有 1:sort(list)然后list[0:k-1] 2:选择/冒泡/插入排序然后取前k 同上 3:堆排序,原理: 取前K个元素做一个小根堆(从上到下递增),堆顶是目前第k大的数 依次向后遍历原来的列表,对于列表中的元素,如果小于堆顶,忽略本元素,如果大于堆顶,把堆顶...
1.1评价方法概述 1.2概念 TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution )模型中文叫做“逼近理想解排序方法”,是根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是一种距离综合评价方法。基本思路是通过假定正、负理想解,测算各样本与正、负理想解的距离,得到其与理想方案的相对贴近度...
1.完全排序:使用快排或归并 2.局部排序:使用冒泡进行局部排序 3. 构建堆+调整堆 3.1 利用python的既存数据结构:堆,进行topk算法实现 heapq的使用说明:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28246243 4. 随机选择(找第k个元素值)+分治(快排)
#topk问题的解决思路 #先构造小根堆调整函数 def sift(li,low,high): #li是指列表,low是指根节点位置,high是指最后一个元素位置 i=low #最开始跟节点的位置 j=2*i+1 #左边下一层孩子节点 tmp=li[low] #把堆顶元素存下来 while j<=high: #只要j位置有节点,有数字便可以一直循环 ...
关键点在于把第k大的数在数组中进行比较,这里通过快速排序的思想,TopK小于当前的中枢轴下标,那么向左走,反之,若是中枢轴下标等于TopK的值,直接返回即可。原理其实并不难,下面有一处地方需注意,当TopK的值大于中枢轴下标时,需要向右走,每一次需要减去之前的中枢轴下标,可以通过下面自己所画的图理解。
堆 处理海量数据的topK,分位数非常合适,优先队列应用在元素优先级排序。比如数组的频率排序非常合适。与基于比较的排序算法 时间复杂度O(nlogn) 相比, 使用堆,优先队列复杂度可以下降到 O(nlogk),在总体数据规模 n 较大,而维护规模 k 较小时,时间复杂度优化明显。
堆排序是一个很重要的排序算法,它是高效率的排序算法,复杂度是O(nlogn),堆排序不仅是面试进场考的重点,而且在很多实践中的算法会用到它,比如经典的TopK算法、小顶堆用于实现优先级队列。 堆排序是利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆实际上是一个完全二叉树结构。问:那么什么是完全二叉树呢?答:假设一...
topk问题（python版本）topk问题（python版本）#topk问题的解决思路 #先构造⼩根堆调整函数 def sift(li,low,high): #li是指列表，low是指根节点位置，high是指最后⼀个元素位置 i=low #最开始跟节点的位置 j=2*i+1 #左边下⼀层孩⼦节点 tmp=li[low] #把堆顶元素存下来 while j<=high: ...
topk切分 将快速排序改成快速选择,即我们希望寻找到一个位置,这个位置左边是k个比这个位置上的数更小的数,右边是n-k个比该位置上的数更大的数,我将它命名为topk_split,找到这个位置后停止退出递归。 deftopk_split(nums,k,left,right):#寻找到第k个数停止递归,使得nums数组中index左边是前k个小的数,index右...