堆的一些简单应用

最新推荐文章于 2022-05-18 22:30:02 发布
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本文介绍了一种高效查找大量数据中最大100个数的方法：通过建立小顶堆并迭代更新，确保堆内始终保存当前遇到的最大100个数。该方法适用于大数据集的快速筛选。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  1. 查找数据

    10000个数中找出最大的前100个数

    创建一个100个数的小堆，最上面的数是这100个数中最小的；然后依次遍历（从101到10000），如果比它大，替换它。

    代码实现如下：

    https://github.com/HandsomeBoby/Heap/blob/master/GetTopK.h

  2. 堆排序

    使用大堆进行数组的排序

    代码实现如下：

    https://github.com/HandsomeBoby/Heap/blob/master/HeapSort.h

最后，欢迎大神们评价。

本文出自 “不断进步的空间” 博客，请务必保留此出处http://10824050.blog.51cto.com/10814050/1782657

1亿个数中找出最大的100个数（top K问题）
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如何在1亿个数中找出最大的100个数（top K问题） ​ 最容易想到的方法是将数据全部排序，然后在排序后的集合中进行查找，最快的排序算法的时间复杂度一般为O（nlogn），如快速排序。但是在32位的机器上，每个float类型占4个字节，1亿个浮点数就要占用400MB的存储空间，对于一些可用内存小于400M的计算机而言，很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。其实即使内存能够满足要求（我机器内存都是8GB），该方法也并不高效，因为题目的目的是寻找出最大的10000个数即可，而排序却是将所有的元素
Python的标准库heapq模块的介绍和简单应用
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是Python标准库中一个非常有用的模块，主要用于实现堆（Heap）数据结构，特别是最小堆（Min Heap）。在堆中，任何一个节点的值都小于或等于其任何子节点的值，因此堆的根节点始终是最小的元素，这使得堆特别适合用于优先队列的实现。由于使用数组实现，这样的设计使得堆的操作（如插入和删除）效率高，时间复杂度都为O(log n)（其中n是堆中元素的数量）[1][2][3]。堆是一种常用的优先队列实现，能够在O(log n)时间复杂度内插入和删除最小元素。函数弹出并返回堆中最小的元素，同时保持堆的性质。
堆及堆的应用
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C#：TopK：1万个数取前最大的100，堆排序
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把1万个数字的前100个 首先放入数组，构成最小堆 再循环100到一万之间的。 每次循环判断当前数字是否大于ary[0] 当大于时，首先把头节点remove，再把当前数字放入ary[0]， 在那100个数之内进行最小堆排序 当循环完循环100到一万后。 最大的前100个数字就出来了。 时间复杂度 第一次构建最小堆时，可以不堆排序，而是把最小值放入到头节点 例如：k为头100，n为1万 时间复杂度：O（k+n*logk） 空间复杂度：O（n） 堆排序 using System; using System..
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一种做法是我们直接进行一个堆排序，或者快排，然后打印前100个即可，但是这样子比较耗时间； 平均下来快排都在9000多ms，而堆排就更大，32s多；所以我们不能简单粗暴的直接快排或者堆排，要对其进行相对的优化；（这种做法不可取，要优化！！！） 下面我们看具体方法： 方法一：基于quicksort实现的原理如下 1. 假设数组为 array[N] (N = 1 亿)，首先利用一次quicksort的原理把array分成两个部分，左边部分比基准值大， 右边部分比基准小。 得到基准值在整个数组中的位置，假设是
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题目：从N=100 0000个数中找出最大的前m=100个数 最小堆 1 建立m=100的最小堆,heapify方法从数组变为最小堆的复杂度为O(m) 2 剩下的N-m个依次与堆顶元素比较，若大于，就替换堆顶元素，然后调整堆结构（下沉),(N-m)logm，最后堆内的元素就是所求 总时间复杂度为 O(m)+O((N-m)logm)=O(Nlogm) 分块+最小堆 如果不能从磁盘读取那么多，可以分块，将100万分成100个1万，对每个1万进行上述操作。即O(Nlogm),N=10000,m=100. 此时，每
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参考博客： https://blog.youkuaiyun.com/beiyetengqing/article/details/8011792 /*基于quicksort实现的原理如下： 1. 假设数组为 array[N] (N = 1 亿)，首先利用quicksort的原理把array分成两个部分，左边部分比 array[N - 1] (array中的最后一个值，即pivot) 大， 右边部分比pi...
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