TopK算法,用於尋找若干個數據中最大或最小的K個數。 實現TopK有兩種方法，一種是基於快排的思想，一種是基於堆排的思想。 他們區別在於： 快排：時間復雜度O(n) 需要修改輸入數組 不能處理海量數據，因為內存不夠加載 堆排：時間復雜度O(nlogk) 不需要修改輸入數組 可以處理海量 ...

堆：實質是一顆完全二叉樹，最大堆的特點：父節點值均大於子節點；最小堆的父節點值均小於子節點； 一般使用連續內存存儲堆內的值，因而可以根據當前節點的索引值推斷子節點的索引值： 節點i的父節點為(i-1)/2； 節點j的左子結點：j * 2 + 1; 節點j的右子結點：j ...

　　目錄 一、什么是Top K問題 二、Top K的實際應用場景 三、Top K的代碼實現及其效率對比 　　1.用堆來實現Top K 　　2.用快排來實現Top K 　　3.用堆或用快排來實現 TopK 的效率對比 　　正文 一、什么是Top K問題？ 　　給一個無序的數組 ...

面試到了一個topk，這個原理很簡單，但是以前很少寫過。面試時寫的有點小慢，沒有達到行雲流水的地步。於是回來再寫一遍練練。其中，堆排序部分采用簡明排序代碼。用完整的TopK代碼： #include <iostream> #include < ...

Python使用heapq實現小頂堆（TopK大）、大頂堆（BtmK小） | 四號程序員 Python使用heapq實現小頂堆（TopK大）、大頂堆（BtmK小） 4 Replies 需1求：給出N長的序列，求出TopK大的元素，使用小頂堆，heapq模塊實現 ...

快速排序算法的實現主要采用的是類似於分治的思想的，將一個長的待排序的序列切割成兩個，如果還是足夠長，就繼續切割的。這里的足夠長其實只要是多余一個的，都可以切。所以解決的關鍵在於怎么進行這個划 ...

自由樹 自由樹是一個連通的，無回路的無向圖。 令G=(V，E)為一個無向圖。下面的表述是等價的。 1) G是自由樹。 2) G中任意兩個頂點由唯一一條簡單路徑得到。 ...