TopK算法的实现方法多种多样,包括堆排序法、局部淘汰法和分治法等。每种方法都有其独特的优点和适用场景。在实际应用中,需要根据数据集的大小、K值的大小以及计算资源等因素来选择合适的算法实现。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等高效工具,可以进一步提升算法的实现效率和性能。 通过本文的探讨,相信读者对TopK算法...
【算法】topk之字节题 1. 合并两个有序列表🔗 将两个升序链表合并为一个新的升序链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例1: 输入:l1 = [1,2,4], l2 = [1,3,4] 输出:[1,1,2,3,4,4] 示例2: 输入:l1 = [], l2 = [] 输出:[] 示例3: 输入:l1 = [], l2...
TopK算法是一种常见的统计算法，即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。我们经常需要找出最大的十个销售额最高的商品、最受欢迎的音乐等。这时候TopK算法就非常实用，它可以帮助我们快速地找出所需数据，而不用遍历整个数组。TopK算法是一种非常高效的算法，如使用堆排序思想实现...
这个算法通常叫做quick select,即快速选择算法。 那么这种算法是怎么实现的呢?其实很简单,看名字就知道它跟快排是一个系列的。我们做快速排序的时候会取一个代表元,然后用O(N)的耗时将比它大的元素放左边,比它小的元素放右边,最后左右分别递归。而在做topk时,根据k的大小,我们很容易判断出第k大会出现在左边...
算法面试-TopK 问题描述: 从arr[1, n]这n个数中,找出最大的k个数,这就是经典的TopK问题。 栗子: 从arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 这n=12个数中,找出最大的k=5个。 方式一、排序 排序是最容易想到的方法,将n个数排序之后,取出最大的k个,即为所得。
python算法:topk问题 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,...
算法的流程很简单,一共只有几个步骤: 判断数组元素是否大于5,如果小于5,对它进行排序,并返回数组的中位数 如果元素大于5个,对数组进行分组,每5个元素分成一组,允许最后一个分组元素不足5个。 对于每个分组,对它进行插入排序 选择出每个分组排序之后的中位数,组成新的数组 ...
使用堆解决TOPK问题只需要维护一个大小为K的堆,因此空间复杂度为O(K)。这意味着无论数据集的大小如何,我们只需要存储K个元素,这在处理大规模数据集时非常有效。 算法效率: 堆排序是一种原地排序算法(in-place sorting),即只需要使用O(1)的额外空间来进行排序。但是,在使用堆解决TOPK问题时,我们并不直接进行排...
(nodes,i);}System.out.println("create:"+Arrays.toString(nodes));//把余下的n‐k个数,放到堆顶,依次下沉,topk堆算法的开始for (int i = src.length ‐ k;i<src.length;i++){if (nodes[1] < src[i]){nodes[1] = src[i];down(nodes,1);}}System.out.println("topk:"+Arrays.toString(...