TopK算法

最新推荐文章于 2025-06-20 16:57:05 发布
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分类专栏： C++ 面试笔试 算法 文章标签： 算法 语言 c
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yuanjilai/article/details/8043437
本文介绍了TopK算法的基本概念，即如何寻找一组数据中最大的K个数值。探讨了使用优先队列及最小堆来高效解决问题的方法，并提供了C语言版本的实现案例。
Python TOPK算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
08-08 628
该算法的基本思想是维护一个大小为K的有序集合，遍历数据集合，将当前元素与有序集合中的最小（或最大）元素进行比较，并根据比较结果决定是否将该元素加入有序集合。该算法的基本思想是维护一个大小为K的有序集合，遍历数据集合，将当前元素与有序集合中的最小（或最大）元素进行比较，并根据比较结果决定是否将该元素加入有序集合。该算法的基本思想是维护一个大小为K的有序集合，遍历数据集合，将当前元素与有序集合中的最小（或最大）元素进行比较，并根据比较结果决定是否将该元素加入有序集合。
一个文本文件，找出前10个经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或十亿行，总之无法一次读入内存
leone911的博客
12-12 2006
Top K 算法详解 应用场景：         搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。         假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
Top K 算法
最新发布
红血哥
06-20 843
摘要 本文探讨了在未排序数组中寻找第K个最大元素的算法问题。提出了两种主要解决方案：最小堆法和快速选择法。最小堆法通过维护一个大小为K的最小堆，堆顶即为第K大元素，时间复杂度为O(nlogk)。快速选择法基于快速排序的划分思想，通过递归或迭代方式确定基准元素位置，平均时间复杂度为O(n)。文中给出了Java实现代码，包括最小堆的PriorityQueue使用和两种快速选择实现（递归版和迭代版），并详细解释了分区算法和随机基准选择等关键步骤。
Top K算法
karute的博客
04-11 2987
Top K问题：顾名思义，就是给你多个数，让你找出最大的或者最小的K个数。 分析：通常情况下，数量级都是千万级别的，数据量特别大，所以肯定不能先排序，然后再遍历取出K个数。 我们以求出最小的K个数为例进行分析。既然一个大顶堆的顶是最大的元素，那我们要找最小的K个元素，可以先建立一个包含K个元素的大顶堆，然后遍历集合，如果集合的元素比堆顶元素小（说明它目前应该在K个最小之列），那就用该元素来替换...
topK算法
不忘初心不动摇
10-31 942
1.堆的时间复杂度 具体计算分析：堆排序的时间复杂度分析 结论：初始化建堆的时间复杂度是O(n)，排序时重建堆的时间复杂度是O(nlogn)，所以总的时间复杂度为O(n+nlogn)=O(nlogn)。另外堆排序的比较次数和序列的初始状态有关，但只是在序列初始状态为堆的情况下比较次数显著减少，在序列有序或逆序的情况下比较次数不会发生明显变化。堆排序受序列的初始状态影响小，时间复杂度是稳定的。 2.topK算法为啥使用小顶堆 2.1 使用大顶堆的时间复杂度和空间复杂度的分析 使用大顶堆要维持大小为.
python 的topk算法实例
09-17
Python中的TopK算法是一种在数据集中查找最大或最小K个元素的高效算法。在这个实例中，我们看到一个基于快速选择（Quick Select）的TopK实现，这是一个简化版的快速排序算法，专门用于寻找数组中的第K小（或大）的...
使用堆实现Top K算法（JS实现）
10-23
Top K算法是一种在大量数据中找出出现频率最高的K个元素的高效算法。在这个问题中，我们需要在JavaScript中实现这个算法，以找出搜索引擎日志中最热门的10个查询字符串。首先，我们需要理解堆数据结构以及如何利用堆...
TOPK算法的Hash实现
11-15
标题中的“TOPK算法的Hash实现”指的是使用哈希数据结构来解决找出数据集中最大或最小的K个元素的问题。这种算法通常用于大数据处理和实时分析中，因为哈希表可以提供快速的查找和更新操作。 TOPK算法的核心是通过...
Topk算法
m0_46656833的博客
03-23 4756
topK算法 思路1： 可以采用快速选择算法，借助快排，设mid为每次划分中间结果,每次划分完之后如果mid==k，则说明序列刚刚好，第k位置和他前面的位置都是前K大的数，如果mid < k，则说明第K大的元素在后半部分，则前半部分肯定是前K大的数，只需从后半部分找k - mid大的数即可，否则如果mid > k，则说明第K大的数在前半部分，只需从前半部分找前K大的数字即可。 时间复杂度：假设每次划分的mid都在中间，每层都只是对一半做划分,所以每次划分的数据量为 n,n/2,n/4,n/8…一
topk算法
qq_40813329的博客
11-18 4541
问题 对于海量数据到处理经常会涉及到 topK 问题。在设计数据结构和算法的时候，主要需要考虑的应该是当前算法（包括数据结构）跟给定情境（比如数据量级、数据类型）的适配程度，和当前问题最核心的瓶颈（如降低时间复杂度，还是降低空间复杂度）是什么。 首先，我们来举几个常见的 topK 问题的例子： 给定 100 个 int 数字，在其中找出最大的 10 个； 给定 10 亿个 int 数字，在其中找出最大的 10 个（这 10 个数字可以无序）； 给定 10 亿个 int 数字，在其中找出最大的 10 个（这
TOPK算法
templarzq的专栏
04-17 466
https://my.oschina.net/zlb1992/blog/1486831
topK 算法
weixin_34378045的博客
04-06 147
搜索引擎热门查询统计 题目描述：    搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。    假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。 分析： 这个问题在之前...
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