概述

在N个乱序数字中查找第K大的数字,时间复杂度可以减小至O(N).

可能存在的限制条件:

要求时间和空间消耗最小、海量数据、待排序的数据可能是浮点型等。

方法

方法一

  • 对所有元素进行排序,之后取出前K个元素,时间复杂度高,不提倡。 *

    思路:使用快排,选择排序,堆排序。

    时间复杂度:排序复杂度nlogn,最后要访问第K个元素,因此是O(n*logn)+O(K)=O(n*logn)

    特点:需要对全部元素进行排序,K=1时,时间复杂度也为O(n*logn)。

方法二

  • 只需要对前K个元素排序,剩下N-K个元素不需要排序,时间复杂度高,不提倡。 *

    思路:使用选择排序 或 冒泡排序, 进行K此选择,可得到第K大的数。

    时间复杂度:每一次大循环遍历复杂度是n,共遍历K次,因此是O(n*k)
def selectionSort(arr, k):
length = len(arr)
minIndex = 0
for i in range(length):
minIndex = i
for j in range(i+1,length):
if arr[j] < arr[minIndex]:
minIndex = j arr[i], arr[minIndex] = arr[minIndex], arr[i]
if i == k:
return arr[:k] return arr arr = [3,4,9,2,1,0,-10]
print(selectionSort(arr, 3))

方法三

  • 不对前K个数排序+不对N-K个数排序 *

    思路:寻找第K个大元素

    具体方法:使用类似快排,执行一次快排后,每次只选择一部分继续执行快排,直到找到第K个大元素为止,此时这个元素在数组位置后面的元素即所求。

    时间复杂度:
  • 若随机选取枢纽,线性期望时间O(N)
  • 若选取数组的“中位数的中位数”作为枢纽,最坏情况下的时间复杂度O(N)

    利用快排的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中的元素大于等于X,Sb中元素小于X。这时有两种情况:
  1. Sa中元素的个数小于k,则Sb中的第k-|Sa|个元素即为第k大数;
  2. Sa中元素的个数大于等于k,则返回Sa中的第k大数。

    利用快排的partion思想T(n) = 2T(n/2) + O(1) 时间复杂度为O(n)

    该方法只有当我们可以修改输入的数组时可用,位于数组左边的k个数字就是最小的k个数字(但这k个数字不一定是排序的),位于第k个数右边的数字都比第k个数字大。

topK问题的更多相关文章

  1. [数据结构]——堆(Heap)、堆排序和TopK

    堆(heap),是一种特殊的数据结构.之所以特殊,因为堆的形象化是一个棵完全二叉树,并且满足任意节点始终不大于(或者不小于)左右子节点(有别于二叉搜索树Binary Search Tree).其中,前 ...

  2. 关于堆排序和topK算法的PHP实现

    问题描述 topK算法,简而言之,就是求n个数据里的前m大个数据,一般而言,m<<n,也就是说,n可能有几千万,而m只是10或者20这样的两位数. 思路 最简单的思路,当然是使用要先对这n ...

  3. MapReduce实现TopK的示例

    由于开始学习MapReduce编程已经有一段时间了,作为一个从编程中寻找自信和乐趣以及热爱编程的孩子来讲,手开始变得很“痒”了,很想小试一下身手.于是自己编写了TopK的代码.TopK的意思就是从原文 ...

  4. InAction-MR的topK

    本来只是想拿搜狗的数据练练手的,却无意踏足MR的topK问题.经过几番波折,虽然现在看起来很简单,但是摸爬滚打中也学到了不少 数据是搜狗实验室下的搜索日志,格式大概为: 00:00:00 298219 ...

  5. MapReduce TopK统计加排序

    Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个 ...

  6. [151225] Python3 实现最大堆、堆排序,解决TopK问题

    参考资料: 1.算法导论,第6章,堆排序 堆排序学习笔记及堆排序算法的python实现 - 51CTO博客 堆排序 Heap Sort - cnblogs 小根堆实现优先队列:Python实现 -cn ...

  7. Topk引发的一些简单的思考

    软件工程课程的一个题目:写一个程序,分析一个文本文件中各个词出现的频率,并且把频率最高的10个词打印出来.文本文件大约是30KB~300KB大小. 首先说一下这边的具体的实现都是在linux上实现的. ...

  8. hadoop记录topk

    lk@lk-virtual-machine:~$ cd hadoop-1.0.1 lk@lk-virtual-machine:~/hadoop-1.0.1$ ./bin dfs -mkdir inpu ...

  9. Python使用heapq实现小顶堆(TopK大)、大顶堆(BtmK小)

    Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长 ...

  10. Mapreduce TopK

      思想比较简单,就是每个通过map来获取当前的数据块中的的topk个数据,然后将他们以相同的key值放到reduce中,最后通过reduce来对这n*k个数据排序并获得topk个数据.具体的就是建立 ...

随机推荐

  1. web-----chrome DevTools工具的常用使用记录

     注:1.Chrome浏览器,2.在浏览器页面 右键--->检查,即可看到此页面 跟开发沟通过.他们查看一个页面的性能一般都会使用”检查“来观测.查找对应的数据记录. 设置网络的网速和通过设置某 ...

  2. framebufferfetch in vulkan

    framebufferfetch在ogles上是个扩展 到vulkan这里做成一个基本功能了 对应的是subpass(对照metal) 不同renderpass不能stay on chip 只有sub ...

  3. postgresql学习笔记--基础篇

    1. 客户端程序和服务器端程序 1.1 客户端程序 Command Example Describe clusterdb clusterdb -h pghost1 -p 1921 -d mydb Cl ...

  4. 2019-2020-1 20199312《Linux内核原理与分析》第四周作业

    计算机和操作系统的法宝 计算机三个法宝 存储程序计算机.函数调用堆栈机制.中断 操作系统:中断中断上下文的切换--保护和恢复现场 进程上下文的切换. Linux源代码目录分析 arch目录:代码量庞大 ...

  5. $("xxx"); 使用jQuery获得对象

    $("xxx"); 使用jQuery获得对象 console.log( $ ( $ ( $ ( '.dropdown' ) ) ) );  与下面返回的结果都是一毛一样的. con ...

  6. php利用webuploader实现超大文件分片上传、断点续传

    PHP用超级全局变量数组$_FILES来记录文件上传相关信息的. 1.file_uploads=on/off 是否允许通过http方式上传文件 2.max_execution_time=30 允许脚本 ...

  7. P3410 拍照

    漂亮小姐姐点击就送:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3410 题目描述 小B有n个下属,现小B要带着一些下属让别人拍照. 有m个人,每个人都愿意付给小B一 ...

  8. 在win10环境下IED配置spark项目

    eclipse在对spark的支持上并不友好,所以需要新下载并安装IntelliJ IDEA 2019.1.我下载安装的是专业版的,直接在网上搜索了破解码进行破解. 1. 配置java和scala I ...

  9. cmake入门之内部构建

    https://www.cnblogs.com/coderfenghc/tag/cmake/ https://cmake.org/cmake/help/v3.16/guide/tutorial/ind ...

  10. 【spring源码分析】IOC容器初始化——查漏补缺(五)

    前言:我们知道在Spring中经常使用配置文件的形式对进行属性的赋值,那配置文件的值是怎么赋值到属性上的呢,本文将对其进行分析. 首先了解一个类:PropertySourcesPlaceholderC ...