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Topk算法_topn算法

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 <

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算法篇：树之topk问题

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

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【算法】TopK问题超详解

TopK算法 TopK问题基本框架就是：从n个数中，找出最大（或最小）的前k个数。...O(nlogk) 需要注意的是，这个算法的时间复杂度是基于堆的操作的时间复杂度，而堆的操作的时间复杂度是基于堆的大小的，即k。因此，这个算法的时间复杂度与k的大小有关。...当k较小的时候，算法的时间复杂度较低；当k接近n时，算法的时间复杂度较高。有序地返回TopK 事实上，如果要求我们有序地返回这k个数的话，我们只需多写一个Sort函数即可。...n - k; i--) { printf("%d ", a[i]); } printf("\n"); } 总结读完这篇文章，相信你对TopK问题已经有了大致的了解并且基本知道其算法思想了。...TopK问题是我们生活中也会常常遇见的问题，所以说掌握它的常见算法绝对不是一件坏事。针对上方的几种算法：排序法适用于数据集较小且有排序需求的情况。

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TOPK 问题

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()

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pytorch -- topk()

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。

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TopK问题

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）

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算法浅谈——快速筛出topK的快速选择算法

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。

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topK问题

) { 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

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海量数据TopK问题

# 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）。

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TopK，玩出花来了！

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

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topK总结(初稿)

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。

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堆排序-topk问题

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

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pytorch的topk()函数

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

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堆排序+TOPK问题

(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

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2024-1-26学习任务：堆实现算法和topK问题

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。

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【数据结构与算法】利用堆结构高效解决TopK问题

二、堆的基本概念关于堆的详细概念请参考前置文章【数据结构与算法】探索数组在堆数据结构中的妙用：从原理到实现-CSDN博客而本篇文章直接在堆的实现文件基础上解决TOPK问题三、使用堆解决TopK问题...，没有办法将全部数据写入数组，就只能采用我们今天要介绍的算法了：下面是重点，敲黑板！...四、算法实现（C语言）这里以实现求前k各最大元素为例之前已经写好的向下调整建小堆算法和交换函数： void Swap(HPDataType* a, HPDataType* b)//交换函数 { HPDataType...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。...这种策略在处理TOPK问题时更加高效，因为我们只需要关心前K个元素，而不需要对整个数据集进行排序。稳定性：堆排序是一种不稳定的排序算法，因为在调整堆的过程中可能会改变相等元素的相对顺序。

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【数据结构与算法】堆的应用：堆排序和topk问题

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

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Topk问题！(面试高频常考)

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！

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机器学习|快速排序思想求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

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topk问题终极奥义-堆排序

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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