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heap[k] = make_heap(arr[1, k]); for(i=k+1 to n){ adjust_heap(heep[k],arr[i]); } return heap[k]; 时间复杂度:O(n*lg(k)) 画外音:n个元素扫一遍,假设运气很差,每次都入堆调整,调整时间复杂度为堆的高度,即lg(k),故整体时间复杂度是n*lg(k)。 分析:堆,将冒泡的TopK排序优...
voidPrintTopK(constchar*filename,intk){// 1. 打开数据文件建堆--用a中前k个元素建堆FILE*fout=fopen(filename,"r");if(fout==NULL){perror("fopen fail");return;}//开辟堆空间int*minheap=(int*)malloc(sizeof(int)*k);if(minheap==NULL){perror("malloc fail");return;}//录入数据for(in...
本文实现并比较了以下算法:1)D SP:本文提出的方法,具有高效的相似性比较能力;2)D SP-DS和D SP-EB:本文提出的方法加上两种启发式算法;3)KSPD:基于迭代边界修剪搜索的方法; 4)OP:kSPwLO的单程算法; 5)SVP^+-C和ESX-C:SVP^+和ESX的完备性版本。 3.1 相似性比较 相似性函数影响 图9展示了不同的相似性...
Top K问题概述 在非海量数据的情况下,Top K问题的首推解法就是快排中的Parition算法。不仅平均时间复杂度优越,可以达到O(n),并且相比于基于堆的算法(包括:min_heapify、build_heap、insert等一系列过程),编码更简洁。 在海量数据的情况下,还是老老实实选择基于堆的这一数据结构的算法吧。时间复杂度为O(nlogk)...
此算法期望时间复杂度为O(N),最差为O(N^2)。 每次确定了一个元素位置后,就能判断待查的topk个元素是在哪个分区,只需要递归一个分区即可。 代码如下: intquickSelect(vector<int>&,int,int,int);intfindKthSmallest(vector<int>& arrs,intk) {intsz =arrs.size();if(k >sz)return-1;returnquickSelect...
推荐算法就是根据一定的规则,得到根据用户喜欢程度进行排列的推荐列表。除了根据热度进行推荐,目前主要的推荐算法有如下几种👇 a.协同过滤 协同过滤(Collaborative Filtering, CF)是最常用和经典的推荐算法,基本原理就是根据用户的历史偏好,发现用户、物品或者内容间的相关性,进行推荐。协同过滤可细分为基于用户、基于物...
Top K 算法详解应用场景: 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),请你统计最热门...
代码中实现了两个重要的接口,一个是add 负责向trie树 添加 实例,另一个是对trie树的遍历的方法: __iter__。遍历方法采用回溯算法,其本质就是一个DFS算法。python 实现回溯算法用到了yield,注意递归 和yield 结合起来的方式。 下面是使用python 的堆排序返回了 TOP-K 的 搜索项: ...