海量数据中找出前k大数（topk问题）

最新推荐文章于 2024-05-13 09:45:00 发布
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分类专栏： 数据结构与算法分析
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zyq522376829/article/details/47686867
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Python求解Top K问题：如何从一个数组中找出前K个最大或最小的数？
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03-29 720
示例代码中，我们使用了Python内置的random模块来随机选择一个枢轴元素（pivot），然后将数组分成小于、等于和大于pivot的三部分。这些算法都能在较短的时间内找出一个数组中的前K个最大或最小元素，具有较高的实用价值。在实际应用中，我们可以根据数据规模和计算需求的不同，选择不同的算法来解决Top K问题。对于Top K问题，我们可以利用堆排序将数组中的前K个最大或最小的元素找出来。快速选择是一种基于快速排序的算法，它可以在O(n)的时间复杂度内，找出一个无序序列中的第K大或第K小元素。
海量数据TopK问题
weixin_44915811的博客
04-20 445
TopK问题：在大量的数据中找出前k个最大值或者最小值 对于海量数据，如果我们只需要找出其中最大的k个或者最小的k个，怎样才能找出呢？ 假设我们对所有的数据进行排序，时间复杂度（快速排序）：O(nlog2n); 如果这是数亿个数据，那这样的方法也就不那么高效了 哪哈有没有更加高效的方法呢？ 利用堆来解决TopK问题（以最大的k个举例） 我们知道大根堆的堆顶是堆中的最大元素；...
海量数据中找出前k大数（topk问题），一篇文章教会你
陈大大陈的博客
05-27 2374
正常思路是把这N个数建成堆，然后 pop k次，即可找到最大的前k个值。 但是有些场景，上面的思路解决不了，比如N非常大的情况。 假设N是10亿，k是100，就不可能运行出结果。 因为如果这样建成堆的话，所占用的空间太大了。 10亿个整数需要多大的空间？答案是4GB。 4GB的内存啥电脑来了也吃不消，再说100亿，1000亿呢？ 可见这不是一个可行的方法，咱们另辟蹊径。 我们知道，当数据很大时，它不会存在内存上，而是转而储存在磁盘文件里，所以我们的思路就转向磁盘文件。 磁盘中能建堆吗？答案是
海量数据找topK
沉下心来，戒骄戒躁
01-09 359
去百度面试问了道题： 海量数据找N个最小的，算法实现，时间复杂度? 方法一：（分治） 分成M份，前提每份都是可以读到内存处理的 把读入内存，使用快排分别找到前N个数 最后相当于有M*N个数 如果M*N不能读入内存那么继续分治处理 M*N可以读入内存那么就可以使用快排处理了 方法二：（去重） 使用hash去重，排除重复数据，然后再分治处理
海量数据求top K
长期更新自学笔记
05-12 461
文章目录一、大根堆/小根堆二、快排分割三、海量数据查重和topK的综合应用1. 题目1：数据的重复次数最大/最小的前K个/第K个2. 题目2：有一个大文件，内存限制200M，求文件中重复次数最多的前10个 top K问题：给定10000个整数，找出前10大的元素 一、大根堆/小根堆 先用前10个整数创建一个小根堆（最小值就在堆顶），然后遍历剩下的整数，如果整数比堆顶元素大，那么堆顶元素出堆，然后再把整数入堆，遍历完所有整数，小根堆里面放的就是值最大的前10个元素了 大根堆淘汰大的，用于找top K小的；
C++海量数据处理——topk和查重问题分析
weixin_43825537的博客
06-10 1350
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算法题——十亿个数中找最大的一百个数（top K问题）
weixin_38311255的博客
04-24 1076
海量数据找top100 使用堆排序 堆排序就适合在很多数中进行排序 大致思路：先拿前一百个数建一个堆，一个小顶堆，然后依次遍历剩下的元素，跟堆顶比较，大于堆顶就替换堆顶，然后继续调整堆 建堆时间复杂度mlogm（m是堆中元素个数），算法时间复杂度n*mlogm（n是总元素个数） 一篇文章找出现次数最多的单词 // public static void search(String limit...
海量数据处理技巧
热门推荐
guoziqing506的博客
08-02 1万+
数据时代来临，数据量的爆炸式增长是最为显著的特征。当高性能硬件的普及还跟不上这样的数据大潮时，如何在有限的时空资源内处理海量数据成为了计算机科学以及数理统计等领域最大的挑战。 所谓“数据处理”，在本文中特指通过计算机技术，对海量数据进行存储、统计、查询等操作。我将在下面介绍一些基本的海量数据处理的方法，供大家参考。需要明确的一点是，现实情况复杂多变，所以对于海量数据处理这样大的主题，是不可能用一...
海量数据排序，海量数据中找出topK问题等
qq_27198345的博客
08-18 231
海量数据排序，海量数据中找出topK问题等 面试中常常涉及到的一些问题。 硬盘中存储了海量数据，远远超出内存的容量，应该怎么处理，将这些数据排序，或者超出top K； 海量的IP地址处理，怎么找出访问次数最多的IP地址； 统计各个IP地址访问的次数； … 海量数据排序 海量数据中的topK问题 ...
海量数据求Top k:
weixin_62946182的博客
05-13 1863
重点！采用哈希映射方式将大文件数据写入小文件，这一步骤可以保证AB文件中的重复元素均处于a、b相同下标的小文件中，只需遍历每个下标相同的小文件：（哈希map遍历完a后，遍历b时若查找到对一个key大于0的value值），则可知该元素是在AB中重复
海量数据的topK问题
wh柒八九的博客
10-05 976
本文来说下在海量数据下的topK问题 文章目录概述 概述
从海量数据中寻找出topK的最优算法代码
randy_01的博客
12-12 379
从海量数据中寻找出topK的最优算法代码 package findMinNumIncludedTopN;/*** 小顶堆* @author TongXueQiang* @date 2016/03/09* @since JDK 1.8*/public class MinHeap {int[] heap;int heapsize; pu...
在海量数据中找到最大的前K个数（top K问题）
小树的博客
03-19 2934
问题分析：数据是海量的，可能达到10亿或者100亿以上，只需要找最大的前100个数。所以将数据一次性排序然后取前100个是不太可取的操作。做了很多无用功，并且内存一次性也加载不了海量数据。 解决方案： 方案一：堆。一般说在很多数据中取前多少个数据，我们都会想到堆，这里我们使用堆来解决问题。首先取K个数建立一个小根堆（堆顶是堆中最小的元素），建堆的时间复杂度是O(KlgK)，这个时间复杂度...
海量数据TOP K问题
qq_20846769的博客
01-17 357
含义 在海量数据找出频率最高的前k个数，或从海量数据中找出最大的前k个数， 1.利用堆找出最大的K个数 　　首先，先理解下用堆找出最大的K个数的常用解法，例如问题是“从M(M <= 10000)个数中找出最大的K个数” 利用最大堆 （适合于M规模不大的场景） 　　建立一个N=M大小的大顶堆，然后输出根节点之后，将根节点删除，然后再将剩余的元素调整成大顶堆；依次重复K次这个过程，最终就找出了K个最大的数。这实质上就是堆排序的过程。这种方法的时间复杂度为O(K *logM) 利用最小堆(适用于小内
海量数据top K问题
lizhao007
03-25 1132
在很多的大规模数据处理中，经常会遇到的一类问题就是在海量数据中找出出现频率最高的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数，这种问题被称为top K问题，例如在搜索引擎中，统计搜索搜索最热门的10个查询词或者统计下载率中下载最多的东西。 　　对于top K类 问题一般有两种方法： 　　1.分治+Trie树 　　2.hash+小顶堆 　　举例说明：有1亿个浮点数，如何找出其中最大的10000
海量数据——TopK问题
ypt
03-27 1947
TopK问题是一个经典的海量数据处理问题，比如微博热搜每隔10分钟都会更新出排行前10的热门搜索信息，再或者通过大数据找出一个地区最爱吃的水果等，都可以使用TopK问题来解决，其核心思想就是最小堆的引入。TopK问题分析在海量数据中找出出现频率最高的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数，这类问题通常被称为TopK问题。下面我们通过一个简单的例子来说明：假如面试官给你100W个数据，请找出其...
决求一个数列前K大数的问题
最新发布
11-20
当需要找出前K大数时，每次从堆顶取出元素，同时将新的元素添加到堆中，直到找到所需的K个数。这种方法适合实时处理大量输入，并且效率较高。 **Python示例**（使用内置heapq模块）： ```python import heapq def ...
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