voidswap(int*p1,int*p2)//交换数据{int p=*p1;*p1=*p2;*p2=p;}voidupward(int*a,int size,int parent)//向下调整{int maxchild=2*parent+1;//表示最大的孩子,第一次先假设左孩子最小while(maxchild<size)//防止数组越界{if(maxchild+1<size&&a[maxchild+1]>a[maxchild])//防止右孩子出界{m...
void swap(int* p1, int* p2)//交换数据{int p = *p1;*p1 = *p2;*p2 = p;}void upward(int* a,int size,int parent)//向下调整{int maxchild = 2 * parent + 1;//表示最大的孩子,第一次先假设左孩子最小while (maxchild < size)//防止数组越界{if (maxchild + 1 < size && a[maxc...
BFPRT算法,分5组,每组取中位数,可以每次筛选掉更多的元素,时间复杂度严格的O(N)。 其他的变种,大文件中具有超大规模数,求TOP-K: 可以采用分治算法,结合哈希算法来分到不同文件,每个小文件进行TOP-K处理,再进行合并,类似Map-Reduce过程。
Top-K 问题是一类常见的算法问题,其中目的是从一组元素中找到排名前K的元素。具体来说,对于给定的一组数据。 Top-K 问题要求找到其中最大(或最小)的K个元素。 二、日常生活中的 TOPK 问题 Top-K 问题要求找到其中最大(或最小)的K个元素,这类问题我们的生活中也经常遇到,例如排名问题? 例如找出排名最高的...
Top-K 问题是一类常见的算法问题,其中目的是从一组元素中找到排名前K的元素。具体来说,对于给定的一组数据。 Top-K 问题要求找到其中最大(或最小)的K个元素。 二、日常生活中的 TOPK 问题 Top-K 问题要求找到其中最大(或最小)的K个元素,这类问题我们的生活中也经常遇到,例如排名问题?
算法介绍: 由于网络的不可预知性,难以在流算法中预测一条流是否是最大的k条流,因此往往简化为寻找频数超过某一阈值的流,然后在这些流中选择最大的k条流。现有工作主要通过三类方案解决Top-k问题。 1. 通过在每个桶中增加ID字段,更新频数时同时更新ID字段。如果现有出现两条流的哈希冲突,那么通过设计策略驱逐小流...
BFPRT算法步骤如下: (1):选取主元; (1.1):将n个元素划分为 个组,每组5个元素,若有剩余,舍去; (1.2):使用插入排序找到 个组中每一组的中位数; (1.3):对于(1.2)中找到的所有中位数,调用BFPRT算法求出它们的中位数,作为主元; ...
Top-K 问题是一类常见的算法问题,其中目的是从一组元素中找到排名前K的元素。具体来说,对于给定的一组数据。 Top-K 问题要求找到其中最大(或最小)的K个元素。 二、日常生活中的 TOPK 问题 Top-K 问题要求找到其中最大(或最小)的K个元素,这类问题我们的生活中也经常遇到,例如排名问题?
常见的Top-K算法包括堆排序(Heap Sort)、快速选择(QuickSelect)、分治法(Divide and Conquer)等。这些算法利用不同的策略和数据结构来高效地找到Top-K元素,避免对整个数据集进行完全排序或遍历。 此外,在分类任务中,Top-K方法也有其独特的应用。例如,在模型输出为分类标签的one-hot编码,且目标为正确标签的情况下...
在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终选择第一个元素或者最后一个元素作为pivot,而在BFPTR算法中,每次选择五分中位数的中位数作为pivot,这样做的目的就是使得划分比较合理,从而避免了最坏情况的发生。算法步骤如下: ...