重新调整这个堆的过程，直到堆顶元素是当前序列的最大值（或最小值），然后再将堆顶元素与序列的最后...
等等问题都是Topk问题, // 需要注意: // 找最大的前K个,建立K个数的小堆 // 找最小的前K个,建立K个数的大堆 void PrintTopK(int* a, int n, int k) { assert(a); assert(k < n); Heap hp; HeapInit(&hp); int i = 0; for (i = 0; i < n; i++) { HeapPush(&hp, a[i])...
TopK问题的两种解决思路 TopK问题的两种解决思路 Top K问题在数据分析中⾮常普遍的⼀个问题（在⾯试中也经常被问到），⽐如：从20亿个数字的⽂本中，找出最⼤的前100个。解决Top K问题有两种思路，最直观：⼩顶堆（⼤顶堆 -> 最⼩100个数）；较⾼效：Quick Select算法。LeetCode上有⼀个...
topk问题思想:假设是返回数组中最大的k个数。 (1)借助于堆排序的思想,用一个长度为k的数字arr去维护 最大的k个数,len(arr)<k的时候,直接插入.(2)当len(arr)==k的时候,这个时候需要建立堆, 然后堆顶的元素在插入时候需要跟新元素e比较的(采用堆顶比较只需要从root 往下调整一次就好),如果e大于堆顶元素,...
1. 排序,快速排序。快速排序平均所费时间为nlogn,从小到大排序这n个数,然后再遍历序列中后k个元素输出,即可,总的时间复杂度为O(nlogn+k)=O(n*logn)。...
【数据结构与算法】topK问题 本质上,与findKth是一样的,有三种算法: 1.堆,适用于大数据的场景,只需要Ok的空间。 public List<Integer> topKByHeap(int[] array, int k){ PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(); for(int i : array){...
TopK(L,2) # [7, 9] 思路五:利用快速排序的分划函数找到分划位置K,即第K大的数,则其左侧即为所求。快速排序的核心是 i = partition(L, low, high) 其中默认第一个元素f是比较基数,然后将数组L[low, high] 划分为都比f大的左部分和比f小的右部分,中间位置是基数f。每次划分后,如果i > k, 则...
2.Spark下的Top K问题《Spark 大数据处理》 by 高彦杰整个排序取 TopK 的实现:object TopK { val K = 3 def main(args: Array[String]) { // 执行 wordcount val sparkSession = SparkSession.builder().enableHiveSupport().getOrCreate() val textRDD = sparkSession.sparkContext.textFile("/apps/...
在某种情况下,我们不需要对全数据集排序,而只需获取最大(小)的前K个数据,就是topK问题,类似SQL的用法: SELECT * FROM table ORDER BY col4 DESC LIMIT 10; MR程序 实际上这种场景下,我们不需要要对全量数据排序,所以在map阶段可以处理掉大部分数据,减少Map和Reducer的网络IO。