TopK问题

一、提出问题

假设现在有N个数,我们需要选出N个数中前 K 个较大的数

二、思路分析

1、先从N个数中取出K个数,构成一个数组arr

2、将数组arr构建成一个小堆(堆顶是最小的数)

3、然后从剩下的 N-K 个数中逐个取出 数,和堆顶的数比较

      -如果比堆顶的数更大,则替换堆顶的数,然后向下调整(最小的数被删除了,选出次小的数)

       -如果比堆顶的数更小,则保持不变

4、重复第三步,直到剩下的 N-K个数都参与了比较

整体思路就是 如果比堆顶的数更大,则替换堆顶的数,那么最小的数会被删除

否则不替换,如此往复,最小的数会被替代,仅剩下较大的数

三、代码实现

建小堆在可以参考如下

堆排序(一)——建小堆_challenglistic的博客-优快云博客堆排序有两个侧重点,一个是 “堆”,一个是“排序”1、“堆”——建小堆2、“排序”——将堆顶元素和堆底的最后一个元素交换,除了堆底最后一个元素外,调整剩下的元素一、提出问题假设现在有一个无序的数组int arr[] = { 70,56,30,24,33,10,75,68,90,21};现在要在不额外开辟空间的情况下,将这个数组转化为堆二、思路分析1、画二叉树堆在物理实现上使用的是顺序容器,但是在逻辑分析中使用的是二叉树所以我们的第一步是将改数组 画 成二叉树https://blog.youkuaiyun.com/challenglistic/article/details/123285800

void SelectTopK(int* a, int val,const int size)
{
    //建小堆,可沿用链接中博客的代码
	CreateHeap(a, size);

    //和堆顶的元素比较
	a[0] = a[0]<val?val:a[0];
    //由于原本就是小堆,直接从根部向下调整
	AdjustDown(a, 0, size);

	for (size_t i = 0; i < size; i++)
	{
		printf("%d ", a[i]);
	}
	printf("\n");
}

四、测试

int main()
{
	int arr[] = { 12,45,53,64,75,78,96,34};
	for (size_t i = 0; i < 10; i++)
	{
        //通过随机值来表示剩下的N-K个数
		SelectTopK(arr, rand() % 100, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));
	}
	
	return 0;
}

测试结果:

<think>好的,我现在需要帮助用户了解Top K算法的相关概念、解决方法以及应用场景。首先,我应该回顾一下用户提供的引用内容,确保信息准确,并且正确引用。 首先,根据引用[1],TopK算法用于快速找出据集中K个最或最小的元素,常见于电商和音乐应用。时间复杂度是O(nlogk),使用堆排序思想。引用[2]提到TopK的解决方案,比如全局排序,但可能效率不高,需要优化思路。引用[3]则详细说明了堆结构在TopK中的应用,特别是如何维护堆顶元素。 接下来,我需要组织回答的结构,按照用户的要,分概念、解决方案、应用场景三个方面。每个部分要结合引用内容,并自然地添加引用标识。同时,需要确保使用正确的中文表达,学公式用$...$或$$...$$格式,比如时间复杂度写成$O(n \log k)$。 在解决方案部分,要列出不同的方法,如全局排序、局部堆调整、快速选择算法,并比较它们的优缺点。这里需要注意引用[2]和[3]中的内容,尤其是堆的实现和优化思路。例如,堆方法的时间复杂度来自引用[1],而快速选择算法可能需要引用补充的知识,但用户提供的引用中没有提到,可能需要避免详细展开,或者仅简要提及。 应用场景部分,根据引用[1]和[2]中的例子,如电商、音乐推荐、排行榜等,需要具体说明每个场景如何应用TopK算法,并正确添加引用标记。 最后生成相关问题,确保问题TopK相关,覆盖实现细节、优化、应用场景比较等,参考示例中的问题结构。 需要检查LaTeX格式是否正确,例如时间复杂度中的log应该用斜体,即$\log$,确保所有学表达式正确。例如,堆调整的时间复杂度是$O(n \log k)$,而不是O(nlogk)。 同时,避免使用Markdown格式,保持回答自然流畅。注意引用标识的位置,如每个引用出现在对应的解释末尾,如使用堆方法时引用[1]和[3]。 可能需要注意的地方:用户提供的引用中没有提到快速选择算法,所以这部分可能需要简要说明,但不要过于详细,或者可以指出这是另一种方法,但不在当引用范围内。或者,可能用户希望仅基于提供的引用来回答,所以可能需要仅涵盖引用中的方法,即全局排序和堆方法,以及可能的其他方法如分治处理,但引用中没有明确提到,所以可能应避免引入外部知识。 综上所述,整理回答结构,确保每个部分正确引用,公式正确,问题相关且符合用户要。</think>### Top K 算法详解 #### 一、核心概念 Top K 算法用于从规模据集中快速筛选出$K$个最或最小的元素,例如电商平台筛选销量最高的10个商品,或音乐平台统计播放量100的歌曲[^1]。其核心目标是通过优化时间复杂度(如$O(n \log K)$)避免全局排序的低效性。 #### 二、解决方案 1. **全局排序法** 将据集完全排序后取$K$个元素。例如对$n$个元素使用快速排序(时间复杂度$O(n \log n)$),但当$K \ll n$时效率较低[^2]。 *适用场景*:据规模较小时。 2. **堆调整法** - **最小堆(K个元素)**:维护一个容量为$K$的最小堆,遍历据时若元素于堆顶则替换堆顶并调整堆。时间复杂度为$O(n \log K)$[^3]。 - **最堆(最小K个元素)**:原理类似,但堆顶为最值。 *代码片段*(Python实现最小堆): ```python import heapq def topk_max(arr, k): heap = [] for num in arr: if len(heap) < k: heapq.heappush(heap, num) elif num > heap[0]: heapq.heapreplace(heap, num) return heap ``` 3. **快速选择算法** 基于快速排序的分区思想,每次选取基准值将据划分为两部分,仅在包含$K$元素的区间递归操作。平均时间复杂度为$O(n)$,但最坏情况为$O(n^2)$。 #### 三、应用场景 1. **电商推荐**:实时更新销量Top 10商品 2. **社交平台**:计算用户粉丝排行榜 3. **据监控**:快速定位服务器访问量最高的IP地址 4. **金融风控**:识别交易金额异常的K笔记录 #### 性能对比 | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用场景 | |--------------|------------------|------------|-----------------------| | 全局排序 | $O(n \log n)$ | $O(n)$ | 小规模据 | | 堆调整 | $O(n \log K)$ | $O(K)$ | 据流或规模据[^3]| | 快速选择 | $O(n)$(平均) | $O(1)$ | 允许修改原数组 |
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