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], 求前 2 个大的元素。 如传入列表和 k = 2，输出 ...

一、简介 　　前文介绍了《最大堆》的实现，本章节在最大堆的基础上实现一个简单的优先队列。优先队列的实现本身没什么难度，所以本文我们从优先队列的场景出发介绍topK问题。 　　后面会持续更新数据结构相关的博文。 　　数据结构专栏：https://www.cnblogs.com ...

topk：即求大量数据中的前k大。本文首先参照STL源码。提出了用heap和Quicksort两套求topk的方案。然后对他们进行了详细的分析与比较。 一、heap概述 堆是一种经过排序的树形数据结构，通常我们所说的堆，是指binary heap(二叉堆)。所谓binary heap，就是一种 ...

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堆排序可以很好解决TopK问题 时间复杂度 N(logN)，不稳定排序，相同大小数据仍可能交换位置 寻找海量数据中最大的100个数据，可以建立容量100的小顶堆，然后将后面的数据与堆顶最小值比较， 如果比它大，进行交换重新将堆进行调整，后面数据以此类推，可以得到top 100的数据 ...

【问题描述】（本文代码以在面试题40. 最小的k个数中可提交） 在无序数组 nums[] 中，找出最小（或最大）的 k 个数。例如，输入[4, 5, 1, 6, 2, 7, 3, 8]这8个数 ...

这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index。 用法 比如，三行两列，3个样本，2个类别。 ...

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： 输出结果为： 其中：value中存储的是对应的top3的元素，并按照从大到小的取值方式进行存储 　　　indices中存储的是value中top3元素在原Tensor中的索引值 ...