Top K 快速选择和堆排序都可以求解 Kth Element 和 TopK Elements 问题. 题见215. Kth Largest Element in an Array (Medium) partition划分法 public int findKthLargest(int[] nums, int k) { int j = -1; int left = 0,right = nums.length - 1; int target = right - k + 1; while (j !=…

BFPRT算法原理 在BFPTR算法中,仅仅是改变了快速排序Partion中的pivot值的选取,在快速排序中,我们始终选择第一个元素或者最后一个元素作为pivot,而在BFPTR算法中,每次选择五分中位数的中位数作为pivot,这样做的目的就是使得划分比较合理,从而避免了最坏情况的发生.算法步骤如下 1. 将  个元素划为  组,每组5个,至多只有一组由  个元素组成. 2. 寻找这  个组中每一个组的中位数,这个过程可以用插入排序. 3. 对步骤2中的  个中位数,重复步骤1和步骤2,递归下…

Top-k的最小堆解决方法 问题描述:有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个最大的数.(称作Top k或者Top 10) 问题分析:由于(1)输入的大量数据:(2)只要前K个,对整个输入数据的保存和排序是相当的不可取的. 可以利用数据结构的最小堆来处理该问题. 最小堆如图所示,对于每个非叶子节点的数值,一定不大于孩子节点的数值.这样可用含有K个节点的最小堆来保存K个目前的最大值(当然根节点是其中的最小数值). 每次有数据输入的时候可以先与根节点比较.若不大于根节点,则舍弃:否则用新数…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.    Your algorithm's time complexity must be…

自从面向对象开发方式的出现,抽象的概念就开始日新月异的发展,面向对象编程.面向接口编程.面向组件编程等等:这一系列的概念都是软件工程所追求的思想范畴,高类聚低耦合. 今天我要简谈的是面向对象里面非常重要的也是非常抽象的概念,接口.谈起接口多少人曾经为之痛苦过,尤其是一些刚入门的开发人员(包括小弟),百思不得其解,啥叫接口,接口能干嘛用,用不用有什么区别:等等问题困扰着,这些问题不解决不弄明白,很难在面向对象领域混,更别谈面向对象开发了,可能有人认为面向对象开发就是麻烦我不用一样也能开发,开发一个…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements. Your algorithm's time complexity must be bet…

1单节点上的topK (1)批量数据 数据结构:HashMap, PriorityQueue 步骤:(1)数据预处理:遍历整个数据集,hash表记录词频 (2)构建最小堆:最小堆只存k个数据. 时间复杂度:O(n +n*lgk) = O(nlgk) 空间复杂度:O(|n|+k) (|n| = number of unique words) lintcode原题:Top K Frequent Words (2)流式数据 数据结构:TreeMap, HashMap 步骤:有新数据到来时,HashMa…

A typical solution is heap based - "top K". Complexity is O(nlgk). typedef pair<int, unsigned> Rec; struct Comp { bool operator()(const Rec &r1, const Rec &r2) { return r1.second > r2.second; } }; class Solution { public: vector…

PageRanking 通过: Input degree of link "Flow" model - 流量判断喜好度 传统的方式又是什么呢? Every term在某个doc中的权重(地位). 公共的terms在Query与Doc中对应的的地位(单位化后)直接相乘,然后全部加起来,构成了cosin相似度. Efficient cosine ranking 传统放入堆的模式:n * log(k) 使用Quick Select:n + k * log(k) : "find to…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: 347. Top K Frequent ElementsYou may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements. Your algorithm's…