程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------…

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. 问题解析: 要统计最热门查询,首先就是要统计每个Query出现的次数,然后根据统计结果,找出Top 10.所以我们可以基于这个思路分两步来设计该算法…

#1133 : 二分·二分查找之k小数 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 在上一回里我们知道Nettle在玩<艦これ>,Nettle的镇守府有很多船位,但船位再多也是有限的.Nettle通过捞船又出了一艘稀有的船,但是已有的N(1≤N≤1,000,000)个船位都已经有船了.所以Nettle不得不把其中一艘船拆掉来让位给新的船.Nettle思考了很久,决定随机选择一个k,然后拆掉稀有度第k小的船. 已知每一艘船都有自己的稀有度,Nettle现在把所有…

1. 堆算法Top,时间复杂度 O(LogN) function top(arr,comp){ if(arr.length == 0){return ;} var i = arr.length / 2 | 0 ; for(;i >= 0; i--){ if(comp(arr[i], arr[i * 2])){exch(arr, i, i*2);} if(comp(arr[i], arr[i * 2 + 1])) {exch(arr, i, i*2 + 1);} } return arr[0];…

http://xingyunbaijunwei.blog.163.com/blog/static/7653806720111149318357/ 问题描述         百度面试题:         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1…

对于一个非有序的数组A[p..r],求数组中第k小的元素. 如何考虑 排序(部分排序)就不用说了..o(nlgn),当然如果在实际情况中要一直取值,当然要排序后,一次搞定,以后都是O(1) 我们这里提供了取一次最K小的一个o(n)的解法,用了快速排序的一种思想,关键在于划分只一个部分,我们知道快速排序选择一个pivot对数组进行划分,左边小于pivot,右边大于等于pivot,所以我们计算左边小于pivot(加上pivot)的个数count总共有多少,如果等于k,正是我们所要的,如果大于k,说明…

需求 从一亿个数据中,找出其中最小的10个数. 分析 最笨的方法就是将这一亿个数据,按从小到大进行排序,然后取前10个.这样的话,即使使用时间复杂度为nlogn的快排或堆排,由于元素会频繁的移动,效率也不会是最高的. 实际上我们可以维护一个大小为10的大顶堆,开始可以就将数列中的前10个数用来建堆,根元素最大.之后遍历剩余的数,分别将其与根元素进行比较,只要小于根元素,就将该数替代原来的根元素,成为新的根元素,之后adjustdown该堆,则该堆的根元素又是堆中最大的数据了. 测试代码如下 #i…

需求 从一亿个数据中,找出其中最小的10个数. 分析 最笨的方法就是将这一亿个数据,按从小到大进行排序,然后取前10个.这样的话,即使使用时间复杂度为nlogn的快排或堆排,由于元素会频繁的移动,效率也不会是最高的. 实际上我们可以维护一个大小为10的大顶堆,开始可以就将数列中的前10个数用来建堆,根元素最大.之后遍历剩余的数,分别将其与根元素进行比较,只要小于根元素,就将该数替代原来的根元素,成为新的根元素,之后adjustdown该堆,则该堆的根元素又是堆中最大的数据了. 测试代码如下 #i…

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…

转载:https://www.cnblogs.com/lifegoesonitself/p/3391741.html PriorityQueue是从JDK1.5开始提供的新的数据结构接口,它是一种基于优先级堆的极大优先级队列.优先级队列是不同于先进先出队列的另一种队列.每次从队列中取出的是具有最高优先权的元素.如果不提供Comparator的话,优先队列中元素默认按自然顺序排列,也就是数字默认是小的在队列头,字符串则按字典序排列(参阅 Comparable),也可以根据 Comparator 来…