topK算法 思路1:快速选择算法 可以采用快速选择算法,借助快排,设mid为每次划分中间结果,每次划分完之后如果mid==k,则说明序列刚刚好,第k位置和他前面的位置都是前K大的数,如果mid <
a_pred_label_list = [1, 2, 3] match = True 对于top-1 accuracy sklearn.metrics提供accuracy的方法,能够直接计算得分,但是对于topk-acc...k:][:, ::-1] #得到top-k label match_array = np.logical_or.reduce(max_k_preds==a_real, axis=1) #得到匹配结果 topk_acc_score...= match_array.sum() / match_array.shape[0] 以上这篇python 的topk算法实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
算法: topk问题,解决的办法通常都是使用最小堆或者最大堆。 大顶堆:父亲节点的值总是比其两个子节点的值大。 小顶堆:父亲节点的值总是比其两个子节点的值小。...for k,v:=range tmpM{ res = append(res,Node{k,v}) } // 3.对于小于k的数组的处理,这里就转换成了题目1中的topk
O(M)+O(N+logM) 在topk问题中,一般N>>M (近似把M看成1) (方法一占用大量的内存空间,推荐方法二)
torch.topk(input, k, dim=None, largest=True, sorted=True, out=None) -> (Tensor, LongTensor)沿给定dim维度返回输入张量...0.1785, -4.3339]])得到其top1值操作如下:maxk = max((1,)) # 取top1准确率,若取top1和top5准确率改为max((1,5))_, pred = output.topk...(maxk, 1, True, True)topk参数中,maxk取得是top1准确率,dim=1是按行取值, largest=1是取最大值。
今天我们一起来看一个可以更快实现选择的快速选择算法。 思维推导 在公布答案之前,我想先带着大家试着推导一下解法。这其实才是算法能力的精髓,即是应用已知能力解决未知问题的能力。...到这里,如果你对分治算法熟悉的话,你会觉得它和分治算法的应用场景很相似。...很多算法问题看起来一头雾水,但其实是有迹可循的。训练出一个思维模型来寻找正确的解法是新手通往高手的必经之路,也是算法能力的核心。...如果你读过《算法导论》的话,一定会找到其中好几个人的名字。该算法可以找到一个比较合适的标杆,用来在快排和快速选择的时候切分数组。...我们很容易可以证明和都是的复杂度,这里我们证明一下前者作为一个例子: 我们把这个式子累加起来,可以得到: 同理,我们也可以证明也是的算法,所以也是的算法。
TOPK 问题 描述 如从海量数字中寻找最大的 k 个,这类问题我们称为 TOPK 问题,通常使用堆来解决: 求前 k 大,用最小堆 求前 k 小,用最大堆 例子 现有列表 [1, 2, 0, 3, 5...思路 先放入元素前 k 个建立一个最小堆 迭代剩余元素: 如果当前元素小于堆顶元素,跳过该元素(肯定不是前 k 大) 否则替换堆顶元素为当前元素,并重新调整堆 最后获取 最小堆 中的值,即为 topk...代码如下 import heapq class Topk: """获取大量元素 topk 大个元素,固定内存 思路: 1. 先放入元素前 k 个建立一个最小堆 2....(): import random i = list(range(1000)) # 这里可以是一个可迭代元素,节省内存 random.shuffle(i) _ = Topk...(i, 10) print(_.get_topk()) # [990, 992, 991, 993, 996, 997, 998, 994, 995, 999] test()
) { if (arr == null || topK < 1) return; HashMap map = new...]; int index = 0; // 遍历哈希表,决定是否进堆,一共topK个堆元素,恢复堆有序,最后留下的一定是满足条件最大的几个 for (Entry...= topK) { // 堆没满之前 heap[index] = node; heapInsert(heap, index++); //...heap[0].times < node.times) { heap[0] = node; sink(heap, 0, topK...); // 下沉恢复堆有序 } } } // 现在需要有序输出,也就是堆排序了 int N = topK
现在有n个数,设计算法得到前k大的数 解决思路:排序后切片 O(nlogn) 但如果有上万个元素,只取前几个,就造成大量浪费 如果使用冒泡排序,则需要只执行前k趟冒泡(选择排序,插入排序) O(kn...j=2*i+1 else: li[i]=tmp break else: li[i]=tmp 其余代码: def topk
今天给大家分享一个TOPK问题,不过我这里不考虑特别大分布式的解决方案,普通的一道算法题。 首先搞清楚,什么是topK问题?...topK问题,就是找出序列中前k大(或小)的数,topK问题和第K大(或小)的解题思路其实大致一致的。 TopK问题是一个非常经典的问题,在笔试和面试中出现的频率都非常非常高(从不说假话)。...下面,从小小白的出发点,认为topK是求前K大的问题,一起认识下TopK吧! 当前,在求TopK和第K大问题解法差不多,这里就用力扣215数组的第k个大元素 作为解答的题演示啦。...排序法 找到TopK,并且排序TopK 啥,你想要我找到TopK?不光光TopK,你想要多少个,我给你多少个,并且还给你排序给排好,啥排序我最熟悉呢? 如果你想到冒泡排序O(n^2)那你就大意了啊。...如果使用O(n^2)级别的排序算法,那也是要优化的,其中冒泡排序和简单选择排序,每一趟都能顺序确定一个最大(最小)的值,所以不需要把所有的数据都排序出来,只需要执行K次就行啦,所以这种算法的时间复杂度也是
# 海量数据TopK问题 在大规模数据处理中,经常会遇到这类问题:在海量数据中找到出现频率/数值最大的前K个数 本文主要提供这类问题的基本解决方法 假设这样一个场景,一个问题阅读量越高,说明这个问题越有价值...第三种方法是分治法,将1亿个数据分成100份,每份100万个数据,找到每份数据中最大的100个(即每份数据的TopK),最后在剩下的100*100个数据里面找出最大的100个。...建堆时间复杂度是O(m),堆调整的时间复杂度是O(logm),最终的时间复杂度=1次建堆的时间+n次堆调整的时间,所以该算法的时间复杂度为O(nlogm),空间复杂度是100(常数)。
问题1 在n个有序数组中,求topK 假定有20个有序数组,每个数组有500个数字,降序排列,数字类型32位uint数值,现在需要取出这10000个数字中最大的500个 假如有n个数组升序, 每个数字长度是...问题2 海量数据处理的 Top K算法(问题) 问题描述: 有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个 最大的数。
(1)向上调整算法建堆的时间复杂度 void adjustup(HPDatatype* a, int child)//向上调整算法 { int parent = (child - 1) / 2;...void adjustdown(HPDatatype* a, int parent,int size)//向下调整算法 { int child = parent * 2 + 1;//假设为左孩子...,而向下调整算法的时间复杂度为 O(N) 所以使用向下调整算法建堆更好 2....堆排序时间复杂度统计 在整体过程中,主要有 向下调整算法建堆 及 排序组成 向下调整算法建堆的时间复杂度为O(N) 排序的时间复杂度为O(logN) 即堆排序的时间复杂度为O(NlogN) 4.完整代码...27,15,19,18,28,34,65,49,25,37 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); heapsort(arr, n); print(arr, n); return 0; } 二 、 TOPK
pytorch.topk()用于返回Tensor中的前k个元素以及元素对应的索引值。...例:import torchitem=torch.IntTensor([1,2,4,7,3,2])value,indices=torch.topk(item,3)print("value:",value
前言 本文的学习任务:关于堆的实现以及相关的基础操作,包括向上调整算法和向下调整算法,同时利用该算法解决常见的topk问题,之后再对两种算法的时间复杂度进行分析,加深理解。...我们需要进行调整 向上调整算法 以大堆为例子,小堆反过来就可以。...这里就要用到向下调整算法。...前面一直说向上调整算法用来建堆,向下调整算法用来删除,其实有点过于局限,Topk问题和堆排序我也采用向下调整算法来进行建堆是有原因的。...堆的核心算法是向上调整算法和向下调整算法,通过这两种算法来解决堆排序问题和TopK问题,由于堆总是一棵完全二叉树,用数组来进行存储会非常方便,也有有益于接下来对于普通二叉树的理解。
一.堆排序 我们知道冒泡算法的时间复杂度是O(N^2),在数据量很多的时候,N^2是个很可怕的数字,二分算法的时间复杂度是O(logn),但是二分算法有限制条件,实用性并不高,那怎样才能高效实用的排序呢..., 0, end); end--; } for (i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } printf("\n"); } 二.topk...如果对文件操作不太熟悉的话,可参考->文件的基础操作 如要想检验你写的代码是否能解决topk问题时,可以在数据创建完成后,手动修改文件中的k个数据,如果是找最大的k个数据,那么只需要修改k个数据,...个范围在1~100之间的数据 fprintf(fin, "%d\n", x); //将数据写入文件中 } fclose(fin); //关闭文件 fin = NULL; } void topk...int)time(NULL)); const char file = "data.txt"; int n = 1000; int k = 10; //Createdata(file,n); topk
''' topk by quick sort assert: k <= len(arr) ''' def topkByQuickSort(k,arr=None): topk=[] return...(lo,hi,k,topk,arr): # this is worst condition for topk if lo>=hi: index = len(arr) - k...(lo,i-1,k,topk,arr) else: index = i while index < len(arr): topk.append...]) [print(item) for item in topk] 12 topk = topkByQuickSort(2,arr=[3,5,1,6,9,8,5,12]) [print(item) for...item in topk] 9 12 topk = topkByQuickSort(8,arr=[32,5,7,6,13,9,8,4,12]) [print(item) for item in topk
topk排序是指从N个数据中找出最大/小的前K个数据,并以升/降序排列,本文讨论的topk与这个定义稍有差别(所以叫类topk算法): 从N个数据中将临时计算结果t满足阀值T(大于或小于T)的前K个数据找出...最适合topk排序的无疑是堆排序算法(heap sort),但因为有阀值T的存在,而且加上”不满足阀值的数据不能占用内存”的要求,所以传统的堆排序算法并不适合(建堆的过程要求临时保存所有排序数据)。...按传统的堆排序算法就要将P与所有这些地点计算出距离d1,d2,d3....dn,然后在内存中建堆,排序找出topk。这需要消耗大量内存的,很不现实,也很不经济,更没必要。...CMIMPL_TOPK_BASE_H_ #define CMIMPL_TOPK_BASE_H_ #include #include #include <cassert...*/ topk_base operator+(const topk_base &from) noexcept{ topk_base res(this->m_capacity,
解决这个问题通常需要使用快速选择(QuickSelect)算法,这是一种基于快速排序的算法。 ☁️寻找出现次数Top-K的元素 在这种情况下,你需要找到数据集中出现次数最多的前K个元素。...你可以使用快速排序、归并排序或堆排序等排序算法。一旦数据排序完成,你只需要选择前K个或后K个元素,具体取决于问题类型。...Topk的面试技巧 理解问题类型:首先,确保你完全理解问题的类型。是找最大元素、最小元素还是其他类型的问题?这有助于你选择合适的解决方法。...了解你的算法的性能特征可以帮助你回答面试官的问题。 练习编码:在解决Top-K问题之前,建议练习编码和测试你的算法。这将有助于你在面试中更自信地表现自己。 ️...通过理解问题类型、选择适当的数据结构和算法,以及经常练习编码,面试中便可以轻松地解决这些问题! 看到这里希望给博主留个:点赞收藏⭐️关注!
如果一棵二叉树所有分支都存在左右子节点,且所有的叶子节点都在同一层,则成这棵树为满二叉树。
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