问题描述:在长度为n的序列中,找出其最大的K个数 1.冒泡排序 每冒泡一次,可将最大的数放到序列尾部,冒泡K次即可. 时间复杂度:O(K*n) 空间复杂度:O(1) 2.扫描数组,将最大的N个数存在缓存中,当有更大的数到来时替换缓存中的数 TOP_K(A,K) n = length of A create array T[K] = {-∞} t = , n- do ] < A[i] then INSERT A[i] TO SORTED ARRAY T[] 时间复杂度:O(n*K) 空间复杂度:O…

1. 10亿个数中找出最大的1000个数 这种题目就是分治+堆排序. 为啥分治?因为数太多了,全部加载进内存不够用,所以分配到多台机器中,或者多个文件中,但具体分成多少份,视情况而定,只要保证满足内存限制即可.什么,如何分?Hash(num)% numOfFiles. 为啥堆排序?首先堆排序是一种选择排序,比一般的选择排序时间复杂度要低,额外的空间复杂度都是O(1).因为我只要在每一份中拿出最大的1000个即可,这里用大顶堆还是小顶堆呢? 开始我觉得是大顶堆,我们不妨举个例子:假设10亿个数,分…

0. 比赛 公司里的第三届XX中间件性能挑战赛 我和另外两个P5组队参加,队名为"db kernel".最后获得了第八,应该是P5里的最高排名. 以下简单扼要地介绍一下题目,以及我们的解题思路,真的非常简单扼要. 1. 题目 题目主要解决的是NewSQL领域中使用最频繁的一个场景:分页排序,其对应的SQL执行为order by id limit k,n 主要的技术挑战为"分布式"的策略,赛题中使用多个文件模拟多个数据分片. 1.1 题目内容 给定一批数据,求解按顺序…

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…

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…

package com.sinaWeibo.interview; import java.util.Comparator; import java.util.Iterator; import java.util.TreeSet; /** * @Author: weblee * @Email: likaiweb@163.com * @Blog: http://www.cnblogs.com/lkzf/ * @Time: 2014年10月25日下午5:22:58 * ************* fu…

key points: 1. group by key and sort by using distribute by and sort by. 2. get top k elements by a UDF (user defined function) RANK ---------Here is the source code.-------------- package com.example.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UD…

问题描述:给定n个整数,求其中第k小的数. 分析:显然,对所有的数据进行排序,即很容易找到第k小的数.但是排序的时间复杂度较高,很难达到线性时间,哈希排序可以实现,但是需要另外的辅助空间. 这里我提供了一种方法,可以在O(n)线性时间内解决Top k问题.关于时间复杂度的证明,不再解释,读者可以查阅相关资料.具体的算法描述如下: 算法:LinearSelect(S,k) 输入:数组S[1:n]和正整数k,其中1<=k<=n: 输出:S中第k小的元素 1. If  n<20  Then  …

pig里面有一个TOP功能.我不知道为什么用不了.有时间去看看pig源代码. SET job.name 'top_k'; SET job.priority HIGH; --REGISTER piggybank.jar; REGISTER wizad-etl-udf-0.1.jar; --DEFINE SequenceFileLoader org.apache.pig.piggybank.storage.SequenceFileLoader(); DEFINE SequenceFileLoader…

Top K问题在数据分析中非常普遍的一个问题(在面试中也经常被问到),比如: 从20亿个数字的文本中,找出最大的前100个. 解决Top K问题有两种思路, 最直观:小顶堆(大顶堆 -> 最小100个数): 较高效:Quick Select算法. LeetCode上有一个215. Kth Largest Element in an Array,类似于Top K问题. 1. 堆 小顶堆(min-heap)有个重要的性质--每个结点的值均不大于其左右孩子结点的值,则堆顶元素即为整个堆的最小值.JDk…

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 仅列举一些解决方法,事实的解决方案是非常多的. 这些问题都是面临着有如下的考虑…

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 lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu…

pig里面是有TOP函数,不知道为什么用不了.有时间要去看看pig源码了. SET job.name 'top_k'; SET job.priority HIGH; --REGISTER piggybank.jar; REGISTER wizad-etl-udf-0.1.jar; --DEFINE SequenceFileLoader org.apache.pig.piggybank.storage.SequenceFileLoader(); DEFINE SequenceFileLoader…

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/. --------------------------------------…

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把…

版权声明: 本文为博主Bravo Yeung(知乎UserName同名)的原创文章,欲转载请先私信获博主允许,转载时请附上网址 http://blog.csdn.net/lzuacm. C#版 - Leetcode 347. Top K Frequent Elements - 题解 在线提交: https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/ Description Given a non-empty array of integers…

一.问题 在一个很长的数组中,求出top k大小的数目 二.办法 用优先队列 时间复杂度O(nlog(k)),应该是最差的情况下是这个 三.Code package algorithm; import java.util.ArrayList; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.PriorityQueue; /** * Created by adrian.wu on 2019/2/18. */…

题目: CVTE笔试题https://www.1024do.com/?p=3949 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.   思路:此题解题步骤可分为两步:1.统计每个“查询串”(下称为query)出现的次数  …

1． 问题描述 在大规模数据处理中,常遇到的一类问题是,在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题通常称为“top K”问题,如:在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词:在歌曲库中统计下载率最高的前10首歌等等. 2． 当前解决方案 针对top k类问题,通常比较好的方案是[分治+trie树/hash+小顶堆],即先将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集…

在很多的笔试和面试中,喜欢考察Top K.下面从自身的经验给出三种实现方式及实用范围. 合并法 这种方法适用于几个数组有序的情况,来求Top k.时间复杂度为O(k*m).(m:为数组的个数).具体实现如下: /** * 已知几个递减有序的m个数组,求这几个数据前k大的数 *适合采用Merge的方法,时间复杂度(O(k*m); */ import java.util.List; import java.util.Arrays; import java.util.ArrayList; public…

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 lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu…

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: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique ele…

1.top k问题 在海量数据处理中,经常会遇到的一类问题:在海量数据中找出出现频率最高的前k个数,或者从海量数据中找出最大的前k个数,这类问题通常被称为top K问题.例如,在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词:在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等 2.实例 2.1从N个无序数中寻找Top-k个最小数 问题分析 针对海量数据的top k问题,这里实现了一种时间复杂度为O(Nlogk)的有效算法:初始时一次性从文件中读取k个数据,并建立一个有k个数的最大堆,代表目前选出的最小的k个数.然后…

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…

［抄题］: 给一个单词列表,求出这个列表中出现频次最高的K个单词. ［思维问题］: 以为已经放进pq里就不能改了.其实可以改,利用每次取出的都是顶上的最小值就行了.(性质) 不知道怎么处理k个之外的数:先把peak, newpair拿出来 ［一句话思路］: ［输入量］:空: 正常情况:特大:特小:程序里处理到的特殊情况:异常情况(不合法不合理的输入): ［画图］: ［一刷］: 比较之前要新建对象.right.key.compareTo(left.key)是反的,而且需要单独写出来,因为比较的是k…

Top K Frequent Elements 347. Top K Frequent Elements [LeetCode] Top K Frequent Elements 前K个高频元素…