}else{returnquickSelect(arrs, k, i+2, r); } } 2.利用堆来实现TOP-K问题 维护一个包含K个元素的堆,求第K大的维护小根堆,求第K小的维护大根堆。 时间复杂度为:O(nlogk)。 代码如下: //建堆 + 拔尖 + 调整voidadjustHeap(vector<int>& arr,inti,intlen);intfindKthSmallest(vector<int>& nums...
buildHeap最坏情况用时O(N) 每次deleteMin用时O(logN) k次deleteMin-->用时O(klogN + N) 算法A4: 用简单方法A2,但用堆buildHeap来实现前k个数,耗时O(k)-->检测新元素是否进入O(1)-->必要时删除旧插入新O(logk)-->总时间O( k + (N - k)logk )=O( Nlogk ) 新解法二、用快速排序解决选择...
使用任何 TOP-K选择算法 在不使用其他内存的主列表上。 一个简单的解决方案是将列表排序到位。智能推荐Java最小堆解决TopK问题 2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> www.toutiao.im 其实我们与大数据并不遥远,比如要从海量数据中按大小或频率挑出top k,假定机器是多核的内存有限的,我们采用多线程分块处理数...
k: int) -> int: l = [] # 存储堆 for x in nums: if l and len(l)==k and x>l[0]: # 堆满并且x大于堆顶,pop堆顶,x入堆 heapreplace(l, x) if not l or len(l)<k: # 堆没满,直接入堆 heappush(l, x) return l[0] # 或者直接return nlargest(k, nums)[-1] ...
快速选择算法 如果我们仔细审查一下我们的问题的话,会发现「Min-Heap 最小堆」和「快速排序算法」都做了一些我们不需要的工作。 快速排序算法中,我们排序了数组中的所有值,通过排序后的数组,我们可以得到 Top 1, ...,Top K, Top K + 2 ... 的值,但实际上我们只需要 Top K 的值。
Q: 在O(n) 内找到数组第k大元素? A: 使用快速选择解决,什么是快速选择我就不解释了,这里有Top K 问题的最优解 - 快速选择算法(Quickselect) - 知乎 (zhihu.com),我也只是把这个过程用C++自己实现了一下。 下面是一个测试该算法的链接。 力扣leetcode.cn/problems/kth-largest-element-in-an-array/...
Web服务的质量属性具有动态性,实时性特点,能提供具有服务质量保障的Top-k服务选择,同时有效降低服务选择系统对宿主服务器及网络带采的负载.提出一种使用单调服务质量的效用函数,在规范化QoS属性的基础上,通过计算给定服务效用函数的取值空间,快速筛选出满足要求的Top-k服务的RTKS-QoS算法.实验结果证明,在k <20的...
在计算机科学中，快速选择算法是用于在未排序数组中找到第 k 个最小或最大数字的高效算法。它由 Tony Hoare 发明，与快速排序算法共享相同的发明者。在未排序数组中确定第 k 个最大的元素，即在数组排序后的第 k 个位置上的数字。此问题的核心在于找到排序数组中第 n-k 位置的值，即 Top K。传...
一种基于改进网格多维TTI索引的动态Top-k查询算法 Top-k查询是目前海量数据在动态环境中高效处理的重要方法之一。在许多实际应用中,满足用户偏好的Top-k查询一般由两个部分组成:选择条件和排序函数。用户可自行设置排... 秦小麟,邓丹苹,李博涵,... - 《计算机学报》 被引量: 0发表: 2019年 海量空间数据的并行To...
图1为海量数据top-k选择查询方法流程图; 图2为有序列文件示意图; 图3为预排序表pt示意图; 图4为选择剪切方式示意图; 图5为分数剪切方式示意图。 具体实施方式 本发明提供一种海量数据top-k选择查询方法,如图1所示,方法包括: s1,预设查询表t,基于tks算法,对查询表t预排序,形成预排序表pt; ...