Top K算法问题描述：从arr[1, n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。栗子：从arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 这n=12个数中，找出最大的k=5个。一、排序排序是最容易想到的方法，将n个数排序之后，取出最大的k个，即为所得。伪代码：sort(arr, 1, n);
return arr[1, k];时间复杂度：O(n*lg(n
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2023-08-14 15:44:52
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TOPK算法 TOPK问题是非常经典的处理海量数据的问题。TOPK问题就是给出一堆数，在里面找出最大、最常出现的等一系列问题。 通常情况下，数量级都是千万级别的，数据量特别大，而且内存使用是有限制的，所以肯定不能先排序，然后再遍历取出K个数。 堆排序做TopK算法有如下几个特点： 1、不会改变数据的输入顺序; 2、不会占用太多的内存空间(事实上，一次只读
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2023-07-06 14:57:17
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这里的版本是针对的一个class的某一个成员变量进行的：关于如何定义对象的比较方法，请参考往期文章：python定义对象的比较方法class
原创
2022-01-23 16:39:45
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问题描述：有 N (N>1000000)个数,求出其中的前K个最小的数（又被称作topK问题）1 最基本思路将N个数进行完全排序，从中选出排在前K的元素即为所求。有了这个思路，我们可以选择相应的排序算法进行处理，目前来看快速排序，堆排序和归并排序都能达到**O(NlogN)**的时间复杂度。2 优先队列可以采用数据池的思想，选择其中前K个数作为数据池，后面的N-K个数与这K个数进行比较，若小
# Python中的Top-k快速选择算法
在算法和数据结构的世界中，快速选择算法（Quickselect）是一种非常重要的算法，它可以在未排序的数组中找到第k小或第k大的元素。快速选择算法与快速排序有着密切的关系。本文将详细介绍快速选择算法的原理、实现及其在Python中的代码示例，帮助您深刻理解这一算法的应用。
## 1. 快速选择算法的基本原理
快速选择算法的核心思想是通过选定一个“支
原创
2024-09-17 07:23:09
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算法面试-TopK 问题描述： 从arr[1, n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。 栗子： 从arr[1, 12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6} 这n=12个数中，找出最大的k=5个。 方式一、排序 排序是最容易想到的方法，将n个数排序之后，取出最大的 ...
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2021-08-10 08:33:00
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排序基础排序算法冒泡排序选择排序插入排序归并排序快速排序经典问题：TopK堆排序快速排序 基础排序算法如果在面试中遇到排序算法，先问清楚数据的特点，结合具体的业务场景，多和面试官交流，先陈述思路，得到面试官肯定以后再编码 没有一个排序算法是任何情况下都表现最好的。 学习算法的可视化网站：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualization/Algorith
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2024-01-28 06:22:10
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内容一、排序二、局部排序三、堆四、随机选择为各个算法添加了C++ 实现代码面试中，TopK，是问得比较多的几个问题之一，到底有几种方法，这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的，今天和大家聊一聊。画外音：除非校招，我在面试过程中从不问TopK这个问题，默认大家都知道。问题描述：从arr[1, n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。栗子：从arr[1, 12]={5,3,7,1,
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2023-12-19 21:19:14
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TopK问题即求解第K个最大or最小元素的问题，一般使用快排、堆和桶来实现。1 快速排序：先总结快速排序的python模板。首先使用partition函数完成对数组从pivot的划分工作。partition函数模板：# 将数组分为小于基准值、基准值、大于基准值三个部分
def partition(nums, left, right):
pivot = nums[left] # 初始化一个
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2023-11-15 06:47:53
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Python3 实现最大堆、堆排序，解决TopK问题
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2023-06-16 11:33:26
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# Python中的Top-K问题
在数据处理和算法中，Top-K问题是指从一组数据中找出最大（或最小）的K个元素的问题。在实际应用中，Top-K问题具有广泛的应用，例如在数据挖掘、推荐系统、搜索引擎和信息检索等领域。
Python作为一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了多种解决Top-K问题的方法。本文将介绍一些常见的解决方案，并通过代码示例演示其用法。
## 1. 基于排序的方法
原创
2023-07-27 08:40:39
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一、Topsis算法TOPSIS 法是一种常用的组内综合评价方法，能充分利用原始数据的信息，其结果能精确地反映各评价方案之间的差距。基本过程为基于归一化后的原始数据矩阵，采用余弦法找出有限方案中的最优方案和最劣方案，然后分别计算各评价对象与最优方案和最劣方案间的距离，获得各评价对象与最优方案的相对接近程度，以此作为评价优劣的依据。该方法对数据分布及样本含量没有严格限制，数据计算简单易行。二、MAT
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2024-01-05 20:02:44
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我准备用优先队列来实现TopN问题，海量数据是指计算机内存装不下的很大的数据文件，在里面找到最大的N个数字。因为是海量的数据文件，所以还是按照以前外部排序那种，每次读文件的一部分，然后一个一个地吐数字，以确保内存可以处理。然后在读文件吐出的一个个数字中，找到最大的N个数字实现思路：将海量的数据用文件流读入，可以一行一行地读，然后数字一个一个地吐出来先吐出N个数字，建立优先队列，最小的数字优先级最大
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2024-01-15 20:22:00
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# 教你如何实现“topk python”
## 摘要
在这篇文章中，我将会教你如何在Python中实现一个topk算法。我们将使用堆（heap）数据结构来解决这个问题。首先，我会给你展示整个流程的步骤，然后逐步引导你完成每个步骤，包括所需的代码和注释。
## 整体流程
首先让我们看一下整个过程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|------|
| 1 | 初始化一个大小
原创
2024-05-13 03:44:47
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TopK问题TopK问题是一个经典的算法问题，TopK可以拆分为2个词Top, K意思就是选出其中最Top的K个变量，Top的意思可以是值最大，也可以是其他的一些衡量条件。也许你会想，这不是很简单吗，比如选一组数字中最大的一组数字，做个冒泡排序，输出前K个就OK了啊，当然没有说错，但是前提条件错了，数据量是非常庞大的时候，也许就没有这么简单了，有的时候，对于单个变量的计数统计，就有可能遇到问题。比
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2020-01-12 19:09:00
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目录堆heapq（python）题目列表数据流中的第 K 大元素可以到达的最远建筑 堆heapq（python）常用方法：函数名描述heappush(heap, item)将 item 元素加入堆。heappop(heap)将堆中最小元素弹出。heapify(heap)将堆属性应用到列表上。heapreplace(heap, x)将堆中最小元素弹出，并将元素x 入堆。merge(*iterabl
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2024-01-08 21:08:03
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我是前端西瓜哥，今天来整下 TopK 算法。TopK，即求数组的最小（或最大）的 k 个数，且不要求这些数要
原创
2022-03-01 10:08:00
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Top k算法模式一、前言二、算法模式2.1、工作模式三、实例分析四、“partial_sort”——STL源码分析4.1、partial_sort 原理4.2、partial_sort()算法执行步骤详解4.3、Partial_sort方法调用关系图：4.4、C++源码分析4.5、Java模拟实现 partial_sort()参考文章 一、前言最近在准备笔试题时，经常看到求解某序列前K个最大数
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2024-02-23 21:03:18
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目录1 产生背景2 解决方案2.1 方案一：全局排序2.2 方案二：局部排序2.3 方案三：最小堆3 实现4 结果分析1 产生背景topk是一个典型的业务场景，除了最优商品，包括推荐排名、积分排名所有涉及到排名前k的地方都是该算法的应用场合。topk即得到一个集合后，筛选里面排名前k个数值。问题看似简单，但是里面的数据结构和算法体现着对解决方案性能
原创
2022-02-17 18:25:19
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问题描述求一维数组中最小的K个数。 方法一：排序先把数组从小到大排序，取前K个数。时间复杂度为O(nlogn)。如果数组过大，机器内[], in
原创
2022-12-07 18:05:31
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