优先队列PriorityQueue实现 大小根堆 解决top k 问题

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#数据结构

本文介绍了如何利用优先队列PriorityQueue构建大小根堆来解决寻找数据流中TopK大元素的问题。通过实例解析了大小根堆的实现原理及其在算法中的应用。
wangchaoqi1985
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设计：优先队列、TOPK问题
qq_44793993的博客
06-28 354
文章目录TopK引入堆排序PriorityQueue源码简析写一个优先队列 TopK引入 又这么几种问题：求出当前数组最小值、求出当前数据流中第K大的数。 前者是一个固定的范围，而后者是一个变化的范围（当然了，你也可以看作若干个固定范围的快照）。解决以上问题的一个思路是排序，则难以避免需要扫描整个数组的值，而基于堆排序的时间复杂度是O（n*logK） 调整的时间复杂度取决于堆的高度，将K个元素组成一个堆（数组形式的完全二叉树），因此可以调整的时间复杂度就是logK，如果你对整个数组建堆那么调整的时间复杂度
TopK问题-优先队列和基于partition减治、自己实现堆调整3种方法
powerof10的博客
11-16 421
牛客NC88-寻找第K大 Leetcode 215-数组中第K个最大元素 思路1:求第k大，维护一个小根堆，用优先队列priority_queue 过程：向小根堆中插入k个数，遍历剩下的n-k个数，当前数比堆顶大时，交换他们的值。 这样遍历完，堆顶是小根堆k个数中最小的，且比剩余的n-k的数都大，因此堆顶即为所求；此外，小根堆中所有的数是整个数组的前K大。 代码如下（Leetcode 215）： class Solution { public: int findKthLargest(vector&
TOP K问题及使用优先队列实现堆
can_chen的博客
12-20 935
TOP K是一个非常经典的算法问题，灵活运用了排序算法，也是一个高频面试点，不仅要掌握TOP K思想，还应该学会使用该思想解决实际问题，剑指Offer中的“最小的k个数”就是TOP K问题的实际运用 Top K问题是指在N个数的无序序列中找出最大的K个数或者最小的K个数，而其中的N往往都特别大，对于这种问题，最容易想到的办法当然就是先对其进行排序，然后直接取出最大或最小的K个元素就行了，但是这种方法往往是不可靠的，不仅时间效率低而且空间开销大，排序是对所有数都要进行排序，而实际上，这类问题只关心最大或者最小
priority_queue（四）优先级队列--堆的应用（堆排序与TopK问题）
曾几何时的博客
01-13 248
堆排序 与 TopK问题
优先队列与TopK
weixin_30508309的博客
09-05 367
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/hello-shf/category/1519192.html 　　git传送门：https://g...
PriorityQueue优先级队列的使用和Top-k问题
最新发布
Excuse_lighttime的博客
02-10 4372
PriorityQueue优先级队列的使用和Top-k问题
算法：TopK问题，使用堆排序和优先队列PriorityQueue
fangfeng1021的博客
08-28 317
TopK 从一亿个数据中找到前100个最大值 将无需序列构建成一个堆，根据升序降序需求选择大小为K的大顶堆或小顶堆; 将堆顶元素与数组中的元素比较，比堆顶大的元素，先弹出堆顶，然后元素入堆 时间复杂度O(NlogK) import java.util.Arrays; public class TopKHeapSort { public static void main(String[] args) { int[] arrs = new int[10000*10000];
Java用PriorityQueue实现topk排序
luzhensmart的专栏
01-21 968
TopK思想: https://blog.youkuaiyun.com/wufaliang003/article/details/82940218 题目描述 给定String类型的数组strArr，再给定整数k，请严格按照排名顺序打印 出次数前k名的字符串。 [要求] 如果strArr长度为N，时间复杂度请达到O(N \log K)O(NlogK) 输出K行，每行有一个字符串和一个整数（字符串表示）。 你需要按照出现出现次数由大到小输出，若出现次数相同时字符串字典序较小的优先输出 示例1 输入..
经典TopK问题、优先级队列 与 堆的纠葛一文为你解惑——数据结构
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07-13 1257
本片文章以 TopK 问题为引，具体阐述了 PriorityQueue 实现的基本逻辑——堆数据结构，以及PriorityQueue 的常用方法
topK问题---使用优先级队列解决
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09-04 437
Top K是很常见的一种问题，是指在N个数的无序序列中找出最大的K个数，而其中的N往往都是海量数据，对于这种问题，
【优选算法】优先级队列 {优先级队列解决TopK问题，利用大小堆维护数据流的中位数}
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06-05 1206
【优选算法】优先级队列 {优先级队列解决TopK问题，利用大小堆维护数据流的中位数}
优先级队列解决TopK问题
m0_61630116的博客
05-23 667
首先我们需要了解什么是TopK问题，那就是给你一个一组数据，数据可能很少或者很多，让你找到前K小或者前K大的数据。当数据比较少的时候我们可以使用暴力解法，那就是直接对整个数据进行排序处理，然后取前K个元素那就是答案，但是当数据非常多的时候，效率也会变得相对比较慢。 以上所述，直接排序对数据量很大的场景是不太合适的，所以我们利用优先级队列来解决TopK问题，我们设想一下，我们要找前K大的数据，这时候我们的优先级队列要实现一个大堆还是一个小堆？答案是小堆，当我们把题目要求K个元素放入堆中之后，就形成了一个..
Java优先级队列处理topK问题
jkkl2016的专栏
12-29 2272
Java 优先级队列 PriorityQueue，在处理topK问题时， 首先创建一个逆序的PriorityQueue，定义排序规则 //创建优先级队列处理top N Queue> pqtag = new PriorityQueue>(size,new Comparator>(){   //对某个属性的map按value进行排序 @Override public int comp
优先级队列(堆)（PriorityQueue、堆排序、Top-k问题）
m0_73594607的博客
05-06 657
超级详细的PriotyQueue讲解！
查找和最小的K对数字,top k 问题优先队列解决。
KEVIN_WANG333的博客
05-01 318
问题描述 查找和最小的K对数字。 输入: nums1 = [1,7,11], nums2 = [2,4,6], k = 3 输出: [1,2],[1,4],[1,6] 解释: 返回序列中的前 3 对数： [1,2],[1,4],[1,6],[7,2],[7,4],[11,2],[7,6],[11,4],[11,6] 解决思路 建立一个优先队列，将所有可能条件放入队列中，队列的排序条件为和的值。 代...
二叉堆、堆排序、优先队列、topK问题详解及js实现
weixin_34337265的博客
01-15 217
说明 本文涉及的堆，下标都从0开始,本文算法部分严格按照《算法导论》并参照了维基百科 1. 满二叉树 深度为k的二叉树为满二叉树的充要条件是节点数为 $$2^{k}-1$$ 图 1.1 2. 完全二叉树 满二叉树也是一种完全二叉树 图 2.1 2.1. 叶节点只能出现在最下层和次下层 2.2. 非叶子节点的孩子一定是从左至右依次排列...
java PriorityQueue
code_fighter 博客
12-27 926
优先级队列是一种队列结构,是0个或多个元素的集合,每个元素都有一个优先权,PriorityQueue被内置于JDK中,本文就来解析Java中PriorityQueue优先级队列结构的源码及用法. 一、PriorityQueue的数据结构 JDK7中PriorityQueue（优先级队列）的数据结构是二叉堆。准确的说是一个最小堆。 二叉堆是一个特殊的堆， 它近似完全二叉树。二叉堆满足特性：父节点
PriorityQueue实现最小堆和最大堆的用法[JAVA]
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06-27 1271
一、基本介绍 1、介绍 PriorityQueue翻译为优先队列，“优先”指元素在队列中按一定的顺序（优先级）进行存放，“队列”指一种先进先出的数据结构。因此PriorityQueue可以实现按照一定的优先级存取元素。 2、用法 从源码来看PriorityQueue的构造方法： //默认容量为 11 private static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 11; //1、无参构造，默认容量和默认排序方法 public PriorityQueue() {
Java 优先队列
weixin_30533797的博客
05-15 364
Java PriorityQueue 优先队列是一种重要的数据结构，其利用的是小/大顶堆来实现的。 Java中提供了PriorityQueue，PriorityQueue是基于小顶堆实现的无界优先队列，这个优先队列中的元素可以默认自然排序(实现了Comparable接口或内建类型)或者通过提供的Comparator（比较器）在队列实例化的时进行排序。 优先队列不允许空值...
Top K问题解析与优先队列实现
通过结合优先队列（PriorityQueue）、哈希表（HashMap）等核心数据结构，并辅以可运行的Java或Python源码实现，全面展示了如何高效解决不同场景下的Top K问题。 首先，在“最小K个数”这一问题中，目标是从一个无序...
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