Top K frequency 系列

最新推荐文章于 2024-11-15 10:43:29 发布
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本文将深入探讨如何利用Hashmap和MinHeap数据结构解决大规模产品列表中频繁产品的筛选问题，通过实例展示算法实现过程，帮助读者理解并应用此方法。

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

似乎这类问题还是满经常被遇到的，一直不是特别会，决定把这类问题做一个总结，如果遇到新的时时更新加进来

idea： 通常hashmap<key, value> 来记录< obj, count> 统计频率

然后minheap（priorityqueue), 这里用minheap而通常不用maxheap，因为frenquency 最小的会在上面，比较和替换比较方便，如果next比当前top k中最小的大，则replace with top and heapify


面经中出现的题目

说一个很长很长的list里面有很多、产品，每一种产品都出现了很多次，所以有的产品比较popular，让你找出前100个最popular的产品，并且输出。


NLP生成参数全解析：掌控AI输出的秘密：`temperature`、`top_p`、`top_k`、`do_sample`
ZJQ的博客
06-04 447
NLP生成模型的关键参数包括temperature（控制随机性，低值精准、高值创意）、top_p（动态采样）和top_k（限定候选词），配合do_sample启用随机策略。附加参数如repetition_penalty避免重复，seed确保可复现性。参数组合需场景适配：低温度（0.4-0.7）适合代码生成，高温度（1.0-1.5）适用于创意写作。优化输出需平衡多样性与可控性，实验调整是关键。
大模型中temperature、top-p等核心参数解析
m0_70960708的博客
08-06 404
然而，它们不像 temperature 那样通过引入随机性，而是通过精心计算的针对性惩罚，为模型生成内容增添多样性在一些罕见的、需要非零 temperature 的任务中（需要对同一个提示语给出多个答案时），可能还需要考虑将小的频率惩罚或存在惩罚加入其中，以提高创造性。当 temperature 设置为零时，模型总是会选择具有最高可能性分数的token，从而导致模型生成的回复缺乏多样性，但却能确保总是选择模型评估出的最高质量的token来生成回复。它能够更加适应输入的上下文，并提供更灵活的筛选。
Top K Frequent Elements【出现次数最多的k个元素 + 数据结构使用 + 函数式编程】
课桌
02-24 627
题目 Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], k = 1 Output: [1] Note: ...
LeetCode 347. Top K Frequent Elements
edc599的博客
03-06 152
public List&lt;Integer&gt; topKFrequent(int[] nums, int k) { HashMap&lt;Integer, Integer&gt; map = new HashMap&lt;Integer, Integer&gt;(); List&lt;Integer&gt; res = new ArrayList&lt;Integer&gt;(); ...
leetcode:(347) Top K Frequency Elements(java)
Sunshine_liang1的博客
11-07 210
题目：       Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], k = 1 Output: [1]...
692. Top K Frequent Words
ncst
10-28 826
Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lo
LeetCode692 Top K Frequency Words
Tech in Pieces
05-04 170
I solved this using pq, but this problem is actually very much alike LC642, which can be solved by Trie. class Solution { class Node { String word; int times; public Node(S...
LeetCode 692. Top K Frequent Words - 前缀树（Trie Tree or Prefix Tree）系列题4
hgq522的博客
12-07 1908
题目意思是统计一个数组里单词出现的频率，然后再找出k个频率最高的单词。处理一个单词数组可以用前缀树（Trie Tree）数据结构，便于单词的插入和查找。求Top K频率单词可以用优先级队列（Priority Queue）。
【性能升级实战攻略】：和利时K系列硬件效能提升不传之秘
本文首先阐述了性能升级的必要性和基础理论，随后分析了K系列硬件架构，探讨了性能瓶颈的诊断方法，并对硬件升级的经济性和风险进行了评估。接着，文中详细介绍了针对内存、CPU和存储系统的优化策略，以及这些策略...
使用 K-means 算法进行豆瓣读书数据的文本聚类分析
不迁怒，不贰过。小知识，大智慧。
11-15 1270
在数据科学和自然语言处理领域，文本聚类是一种重要的技术，它可以帮助我们从大量文本数据中提取有价值的信息。本文将详细介绍如何使用 K-means 算法对豆瓣读书数据进行聚类分析，并提取每个簇的关键词。我们将通过一个简单的 Python 示例代码来演示整个过程。
Top K Frequent Elements——出现频次最多的k个数
roselily008的博客
10-07 346
问题描述： Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements.For example,
Oracle新版本支持top,Oracle 12c新特性 - Top frequency histogram 2
weixin_35778603的博客
04-02 163
3. top frequency histogram 定义Top frequency就是把表里很少出现的某些distinct的值直接在直方图里忽略掉，因为这些值在表里出现的次数太少(系统会对列中distinct value出现的次数进行排序，保留top n 的distinct值, 其中n为bucket数)， 被忽略的distinct值在计算cardinality的时候按照没有直方图处理 。且di...
TopK问题
听了个听儿
09-21 1435
TopK问题
Oracle12c 新特性--- top frequency直方图
Expec-乐的博客
06-21 792
1 说明 官方文档： http://docs.oracle.com/database/121/TGSQL/tgsql_histo.htm#TGSQL-GUID-DA1B97DA-DFE5-47CA-B8A0-57AB248B10EF Oracle creates histograms on columns that have a data skew to improve cardinalit...
解决面试问题中的top k问题 Leetcode
weixin_34124939的博客
05-10 609
https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ 使用堆，堆插入一个数据是logk，删除一个数据是logk，复杂度为logk Java class Solution { public int findKthLargest(int[] nums, int k) { PriorityQue...
Find All local extrema
Xiaomao要学coding
03-07 707
一个公司（名字就不提了）OA的题，做的时候觉得很简单，测试也过了，但后来还是挂了，当时没仔细想，后来看到有人po这道题，所以回来重新写一下，发现自己当时确实想错了。 题目大意如下，就是找所有peak的总数，但是和leetcode那道peak的题目不同 1 有duplicate 2 需要找所有的peak 之前总想着binary search，但是在这种情况下只能two pointer
Find next node in bst
Xiaomao要学coding
03-08 594
碰到过好几次，interview常考高频题，面宝石家的时候这道题当时跪的很彻底，在小哥各种题目下才勉强写出来。 其实大意就是找inorder traversal 里下一个，但是不需要得到所有inorder  结果 geeksforgeek （1）有parent指针 在cc150上有很好的讲解 三种情况： i 当前node的right ！= null, 则返回leftmost of
[cc]17.10 print encoded version of an XML element
Xiaomao要学coding
04-07 458
Question: 17.10 按照新的要求encode xml given a way of encoding XML where each tag gets mapped to a pre-defined integer value.  language/grammar is as follows: Element --> Tag Attributes END Children EN
API 创建文本对话请求 POST https://models.youkuaiyun.com/v1/chat/completions 调用示例 cURL Python JavaScript InsCodeSDK(Python) OpenAISDK(Python) curl --request POST \ --url https://models.youkuaiyun.com/v1/chat/completions \ --header 'Authorization: Bearer <token>' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "model": "Deepseek-R1", "messages": [ { "role": "user", "content": "中国大模型行业2025年将会迎来哪些机遇和挑战？" } ], "stream": false, "max_tokens": 512, "temperature": 0.7, "top_p": 0.7, "top_k": 50, "frequency_penalty": 0.5, "n": 1, "response_format": { "type": "text" } }' 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 Headers Authorization 请求鉴权，在 headers 中添加 Authorization: Bearer <your api key> Body application/json model enum<string> required 模型名称。 可选值为： Deepseek-R1 Deepseek-V3 QwQ-32B Qwen2.5-72B DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B messages object[] required 一个由历史消息组成的列表，由系统消息、用户消息和模型消息组成。 message 结构： role enum<string> required 消息的发出者，可选值为 system、user、assistant content enum<string> required 消息内容 stream boolean default: false 是否以流式数据返回。 max_tokens integer default: 4096 指定模型在生成内容时 token 的最大数量，它定义了生成的上限，但不保证每次都会产生到这个数量。 Required range: 1 < x < 8192 temperature number default: 0.7 控制生成结果的发散性和集中性。数值越小，越集中；数值越大，越发散。 top_p number default: 0.7 控制生成结果的随机性。数值越小，随机性越弱；数值越大，随机性越强。 top_k number default: 50 只从模型认为最可能的 k 个词中选择下一个词。k 值越大，选择范围越广，生成的文本越多样；k 值越小，选择范围越窄，生成的文本越趋向于高概率的词。 frequency_penalty number default: 0.5 频率惩罚，用于控制模型在生成文本时对重复词汇的使用频率。通过调节这一参数，可以有效地减少文本中重复词汇的出现，从而提升生成内容的多样性与创造性。 n number default: 1 生成回复的数量。 number default: 0.5 频率惩罚，用于控制模型在生成文本时对重复词汇的使用频率。通过调节这一参数，可以有效地减少文本中重复词汇的出现，从而提升生成内容的多样性与创造性。 response_format object 指定模型输出格式。 type enum<string> 响应格式的类型。 Response id string 本次请求的系统唯一码。 object enum<string> 对象类型，此处固定是 chat.completion。 created integer Unix 当前时间戳。 model string 正在使用的模型名。 choices object[] 一个由历史消息组成的列表，由系统消息、用户消息和模型消息组成。 choice 结构： message object role string content string reasoning_content string 仅 deepseek-R1 系列推理模型支持该返回，该部分返回思维链内容，与content同级。在每一轮对话过程中，模型会输出思维链内容（reasoning_content）和最终回答（content）。在下一轮对话中，之前轮输出的思维链内容不会被拼接到上下文中。 finish_reason enum<string> 段式 + 流式 stop：表示模型返回了完整的输出。 length：由于生成长度过长导致停止生成内容. 以 content_filter 开头的表示安全过滤的结果。 仅流式 null：表示正在生成内容。 usage object 用量统计 completion_tokens integer 内容生成的 tokens 数量。 prompt_tokens integer prompt 使用的 tokens 数量。 total_tokens integer 总 tokens 用量。我需要使用V3模型
最新发布
05-13
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在VSCode中使用优快云购买的API调用Deepseek-V3模型的问题。用户之前已经询问过如何在VSCode中通过Cline使用优快云的API，现在他想具体了解调用V3模型的方法，包括请求格式、headers设置以及关键参数配置。 首先，我需要回顾之前的对话历史。用户第一次提问时，我给出了使用Cline插件的步骤，包括配置和发送请求的方法。现在用户引用了三个站内引用，但根据指示，这些引用可能不是用户真正的需求，应该主要参考用户当前的问题和之前的回答。 用户现在明确要求调用Deepseek-V3模型的具体配置，所以需要详细说明API请求的各个部分。首先，需要确定优快云的API端点是否正确，比如是否使用V3的URL。然后，认证方式是否还是Bearer Token，用户需要替换API密钥。请求体中的参数如model、messages、max_tokens等需要明确说明，特别是model参数可能对应Deepseek-V3的具体名称，可能需要参考优快云的文档，例如是否像"deepseek-v3"或类似名称。 接下来要考虑用户可能遇到的常见问题，比如认证失败、参数错误或模型版本问题。比如引用3中提到Pro版和标准版的区别，用户需要注意不要选Pro版，所以在model参数里应该用标准版的名称。此外，是否需要在headers里设置Content-Type为application/json，这也是常见配置。 还需要考虑如何整合到VSCode中，比如使用Python脚本还是继续用Cline插件。用户之前提到了Cline配置，所以可能需要两种方法：一种是通过Cline发送请求，另一种是编写Python代码，类似于引用2中的例子，但需要调整以适应优快云的API。 另外，用户可能需要示例代码，特别是如何构建请求体，处理响应。要确保代码中的占位符如API密钥和端点被正确替换。同时，要提醒用户安全注意事项，比如不要暴露API密钥，使用环境变量存储。 还需要检查是否有关于速率限制或错误处理的信息，用户可能后续会问到这些问题，但当前问题主要关注配置，所以可能在相关问题中提到。 总结步骤应该是：配置API连接（端点、headers）、构建请求体（模型名称、消息、参数）、发送请求（通过Cline或Python）、处理响应。同时，注意事项如模型版本、安全措施、参数调优也需要涵盖。</think>### 如何在VSCode中通过优快云 API调用Deepseek-V3模型？ --- #### **一、前置条件** 1. **获取API凭证** - 登录优快云开发者平台，进入已购买的Deepseek-V3模型详情页，获取以下信息： - **API Endpoint**：例如 `https://api.youkuaiyun.com/llm/v3/deepseek` - **API Key**：形如 `sk-xxxxxxxxxxxxxxxx` 的认证密钥 - **模型标识符**：确认模型名称是否为 `deepseek-v3` 或类似格式（需参考优快云文档）[^3] 2. **环境准备** - 安装VSCode及必要插件（如REST Client或Cline插件） - 创建专用项目文件夹，存放配置文件与代码 --- #### **二、请求配置详解** ##### **1. Headers设置** - **认证与内容类型**： ```json { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY", // 替换为实际API Key "Content-Type": "application/json" // 必须声明JSON格式 } ``` 若优快云要求其他认证方式（如API Key放在请求头 `X-API-Key`），需按文档调整[^3]。 ##### **2. 请求体参数** - **基础参数**（JSON格式）： ```json { "model": "deepseek-v3", // 模型标识符（需确认是否为优快云提供的名称） "messages": [ { "role": "user", // 角色类型（user/assistant） "content": "你好，请写一首诗" // 输入文本 } ], "max_tokens": 500, // 生成文本的最大长度（根据API限制调整） "temperature": 0.7, // 控制随机性（0-1，越高越随机） "top_p": 0.9 // 核采样阈值（与temperature二选一） } ``` **关键参数说明**： - `model`：必须与优快云提供的模型标识符完全一致（区分标准版/Pro版）[^3] - `messages`：支持多轮对话，按顺序排列历史消息 - `max_tokens`：需小于模型最大限制（如Deepseek-V3可能支持4096 tokens） ##### **3. 完整请求示例** ```http POST https://api.youkuaiyun.com/llm/v3/deepseek Content-Type: application/json Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx { "model": "deepseek-v3", "messages": [{"role": "user", "content": "解释量子计算"}], "max_tokens": 300, "temperature": 0.5 } ``` --- #### **三、VSCode中实现方式** ##### **方法1：使用REST Client插件** 1. 安装[REST Client](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=humao.rest-client) 2. 新建 `.http` 文件，写入上述请求示例 3. 点击 `Send Request` 直接发送并查看响应 ##### **方法2：通过Python脚本调用** ```python import requests API_URL = "https://api.youkuaiyun.com/llm/v3/deepseek" API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx" # 替换为实际Key headers = { "Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } data = { "model": "deepseek-v3", "messages": [{"role": "user", "content": "用Python实现快速排序"}], "max_tokens": 400, "temperature": 0.6 } response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data) if response.status_code == 200: print(response.json()["choices"][0]["message"]["content"]) else: print(f"请求失败: {response.text}") ``` ##### **方法3：集成Cline插件（需自定义配置）** 1. 在VSCode的 `settings.json` 中添加API配置： ```json { "cline.apiConfigurations": { "csdnDeepseek": { "baseUrl": "https://api.youkuaiyun.com/llm/v3/deepseek", "headers": { "Authorization": "Bearer ${env:优快云_API_KEY}", "Content-Type": "application/json" } } } } ``` 2. 通过终端发送请求： ```bash cline csdnDeepseek --method POST --body '{"model":"deepseek-v3","messages":[{"role":"user","content":"你好"}],"max_tokens":200}' ``` --- #### **四、常见问题排查** | 问题类型 | 解决方法 | |------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **认证失败** | 检查API Key是否过期或包含非法字符，确认请求头格式正确（Bearer + 空格） | | **模型未找到** | 确认 `model` 参数与优快云提供的标识符完全一致（区分大小写和版本）[^3] | | **参数超限** | 检查 `max_tokens` 是否超过模型限制（如Deepseek-V3可能限制为4096 tokens） | | **响应延迟** | 降低 `max_tokens` 或联系优快云确认API速率限制 | --- #### **五、注意事项** 1. **模型版本选择** - 优先使用标准版（如 `deepseek-v3`），避免Pro版（可能需额外付费）[^3] 2. **敏感信息保护** - 使用环境变量或`.env`文件存储API Key，切勿硬编码到代码中 3. **参数调优建议** - 文本生成场景：`temperature=0.7~1.0` - 代码生成场景：`temperature=0.2~0.5` 以提高稳定性 ---
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