作者:Grey 原文地址: 使用加强堆结构解决topK问题 题目描述 LintCode 550 · Top K Frequent Words II 思路 由于要统计每个字符串的次数,以及字典序,所以,我们需要把用户每次add的字符串封装成一个对象,这个对象中包括了这个字符串和这个字符串出现的次数.…

TOP-K问题是面试高频题目,即在海量数据中找出最大(或最小的前k个数据),隐含条件就是内存不够容纳所有数据,所以把数据一次性读入内存,排序,再取前k条结果是不现实的. 下面我们用简单的Java8代码去解决TOP-K问题.为了使主要的逻辑更加清晰,去掉了一些如参数合法性检查等非关键代码. PriorityQueue(优先队列)是JDK1.5开始提供的,主要作者包括大名鼎鼎的纽约大学教授Doug Lea,他也是Java JUC包的鼻祖哦. PriorityQueue相当于一个堆(默认为小根堆,如果…

TopK问题是指从大量数据(源数据)中获取最大(或最小)的K个数据. TopK问题是个很常见的问题:例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生,再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词. 对于这个问题,解决方法有很多: 方法一:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 但是当数据量很大时,只需要k个最大的数,整体排序很耗时,效率不高. 方法二:维护一个K长度的数组a[],先读取源数据中的前K个放入数组,对该数组进行升序排序,再依次读取源数据第K个以后的数据…

在处理大量数据的时候,有时候往往需要找出Top前几的数据,这时候如果直接对数据进行排序,在处理海量数据的时候往往就是不可行的了,而且在排序最好的时间复杂度为nlogn,当n远大于需要获取到的数据的时候,时间复杂度就显得过高. 使用最小堆或者最大堆可以很好地解决Top大问题或者Top小问题. Top大问题解决思路:使用一个固定大小的最小堆,当堆满后,每次添加数据的时候与堆顶元素比较,若小于堆顶元素,则舍弃,若大于堆顶元素,则删除堆顶元素,添加新增元素,对堆进行重新排序. Top小问题解决思路:使用…

之前的文章中,我们有介绍过动态数组ArrayList,双向队列LinkedList,键值对集合HashMap,树集TreeMap.他们都各自有各自的优点,ArrayList动态扩容,数组实现查询非常快但要求连续内存空间,双向队列LinkedList不需要像ArrayList一样创建连续的内存空间,它以链表的形式连接各个节点,但是查询搜索效率极低.HashMap存放键值对,内部使用数组加链表实现,检索快但是由于键是按照Hash值存储的,所以无序,在某些情况下不合适.TreeMap使用优化了的排序二…

前言:最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题,其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名.实际生活中Top-K的问题非常广泛,比如:微博热搜的前100名.抖音直播的小时榜前50名.百度热搜的前10条.博客园点赞最多的blog前10名,等等如何解决这类问题呢?初步的想法是将这个数据集合排序,然后直接取前K个返回.这样解法可以,但是会存在一个问题:排序了很多不需要去排序的数据,时间复杂度过高.假设有数据100万,对这个集合进行排序需要很长的时间,即便…

一.前言 之前用java实现堆结构,一直用的优先队列,但是在实际的面试中,可能会要求用数组实现,所以还是用java老老实实的实现一遍堆结构吧. 二.概念 堆,有两种形式,一种是大根堆,另一种是小根堆.堆,一般是二叉树,这个概念当然也可以扩展到k叉树.大根堆指的是根节点的值要大于左子树和右子树所有节点值,堆的子树也是堆.小根堆的概念同理可知. 三.实现过程 堆的形式是一棵树,但是我们可以用数组来实现它,父节点和孩子节点的父子关系通过数组下标来确定. 它的左右孩子节点和父节点的位置,如上图所示. 在…

Libheap是一个用于在Linux平台上分析glibc堆结构的GDB调试脚本,使用Python语言编写.         安装 Glibc安装 尽管Libheap不要求glibc使用GDB调试支持和符号进行编译,但是如果用户使用的话,也不会影响它的功能.已经有很多手动构建Glibc的指导说明,目前最合适的一个: Devpit – Building GLIBC Fedora上使用了以下简单的方法实现了该方法: debuginfo-install glibc 使用该命令,系统会自动安装并设置调试G…

----前言 ​ 最近一直研究算法,上个星期刷leetcode遇到从两个数组中找TopK问题,因此写下此篇,在一个数组中如何利用快速排序解决TopK问题. 先理清一个逻辑解决TopK问题→快速排序→递归→分治思想,因此本章内容会从此逻辑由后往前叙述 何为分治思想? 从字面上就很容易能够推出"分而治之",维基百科的解释为"就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并." 简述一下后半部分&quo…

[pwn]学pwn日记(堆结构学习) 1.什么是堆? 堆是下图中绿色的部分,而它上面的橙色部分则是堆管理器 我们都知道栈的从高内存向低内存扩展的,而堆是相反的,它是由低内存向高内存扩展的 堆管理器的作用,充当一个中间人的作用.管理从操作系统中申请来的物理内存,如果有用户需要,就提供给他. 2.了解堆管理器 注意:linux使用glibc 这里有两种申请内存的系统调用: brk mmap 第一种brk,是将heap下方的data段(bss属于data段),向上扩展申请的内存. 第二种mmap,其实…

topK问题是指从大量数据中获取最大(或最小)的k个数,比如从全校学生中寻找成绩最高的500名学生等等. 本问题可采用小根堆解决.思路是先把源数据中的前k个数放入堆中,然后构建堆,使其保持堆序(可以简单的看成k次insert操作).然后从源数据中的第k个数据之后的每个元素与堆的根节点(小根堆得root是最小的)比较,如果小于root,那么直接pass;如果大于,则执行headp.deleteMin,然后把该元素插入堆中并再次保持堆序.保持堆序需要涉及上滤与下滤的过程. 样例为: object M…

堆:实质是一颗完全二叉树,最大堆的特点:父节点值均大于子节点:最小堆的父节点值均小于子节点: 一般使用连续内存存储堆内的值,因而可以根据当前节点的索引值推断子节点的索引值: 节点i的父节点为(i-1)/2: 节点j的左子结点:j * 2 + 1; 节点j的右子结点:j * 2 + 2; 以下代码实现了最大堆最小堆,当比较函数使用std::greater,得到最大堆,当比较函数使用std::less得到最小堆: 代码及测试用例如下: //最大最小堆 //MaxMinHeap.h #pragma o…

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 -cnblogs 大(小)根堆:是完全二叉树,也是大(小)根树. 大小根堆的差异,主要表现在 比较函数的差异上. 大根堆的操作: 插入(nlog(n)): 概述:把新元素val作为新节点,沿着新节点到根节点的路径,执行一趟冒泡排序. 即:将新元素与父节点的元素进行比较交换,直到父节点不小于子节点为止. 删…

eclipse启动优化,终于不那么卡了! 网上找了好多都是myEclipse的优化的,跟eclipse有点区别,找了很多方法还是不能让这个eclipse(Version: Kepler Release)快起来,太费事了,终于给俺找到一个挺好用的方法,转来的. 首先了解下JVM中几个相关的概念:Xms:最小堆大小Xmx:最大堆大小Xmn:年轻代堆大小Xss:每个线程的堆大小PermSize:初始持久代大小MaxPermSize:最大持久代大小一般Xms.Xmx设置相同,PermSize.MaxPe…

JVM内存结构和垃圾回收一.JVM垃圾收集算法1.引用计数算法 每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收. 此方法简单,无法解决对象互相循环引用的问题,还有一个问题是如何解决精准计数.2.根搜索算法 从GC Root开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链,当一个对象到GC Root没有任何引用链相连时, 则证明此对象是不可用的,不可达对象.在java语言中,GC Root包括: 虚拟机栈中引用的对象 方法区中类静态属性实体引用的对象 方法区中常…

今天在用 processing(http://zh.wikipedia.org/wiki/Processing) 编写处理 midi 文件的程序的时候,遇到了一个问题.程序主要是读取分析 midi ,然后用波形模拟 midi 中的信息,最后记录相应内容,创建 wav 文件.在使用 WaveFileWriter 写文件的时候,因为波形数据较多,使用 new byte[139708800] 创建了一个大小约为134M的 byte 数组,导致程序抛出 java.lang.OutOfMemoryErro…

1.修改表结构遇到 2.点击取消 3.打开[工具]—[选项] 4.找到[Desiginers]标签,在右边找到“阻止保存要求重现创建表的更改”,取消勾选.…

原文链接:http://www.cnblogs.com/Mr_JinRui/archive/2012/11/05/2755035.html 早的一次使用oracle 11g导出数据发现有的表丢失了,感觉莫名其妙的,后来终于找到原因了. 找到问题以后,再看看解决方案. 11GR2中有个新特性,当表无数据时,不分配segment,以节省空间,可是在用EXPORT导出时,空表也不能导出,这就导致迁移时候丢失了一些表,存储过程也失效了.本以为EXP能有相应的控制开关,可以切换是否导出空表,看了下帮助,没…

题目题解:http://blog.csdn.net/xu12110501127/article/details/9199335 有关博客:http://www.360doc.com/content/10/1118/16/963301_70454649.shtml 优先队列不错的博客. priority_queue 对于基本类型的使用方法相对简单.他的模板声明带有三个参数,priority_queue<Type, Container, Functional>Type 为数据类型, Contain…

不说其他了,最近为了实现这么一个场景了而提取的一种结构.我们把一种数据缓存,比如开辟的存储Buffer,或者连接池.放置在一个结构中.很多时候这有一个共同的特点,我们的业务在一段时间会急剧增长,我们开辟的缓存也需要增长,或者说有一个峰值,但是过了一段时间后就不需要了.我假设峰值100个buffer,但是大部分80.这样一直保持的没有任何意义,浪费资源,尤其是我们的buffer存储的类似数据库连接(数据库连接池),需要动态判断和移除释放. 这里首先考虑的是stack,为什么呢?我们把stack看做…

easyui treegrid 中检查了数据结构没有问题的,但就是不展示树形结构, 检查发现原来是 var columnsAll = [ { title: '任务ID', field: 'TaskID', width: 150, align: 'left', }, { field: 'OrderID', width: 100, align: 'left', hidden: true }, { field: 'ParentID', width: 150, align: 'left', }, { f…

前段时间开发的一个后端C模块上线后,线上出core,初始时,因为訪问压力不大,所以崩溃是上线3天左右出现的.当时用gdb跟进调用堆栈并检查源代码,发现出core位置的代码沒有啥问题.因为当时开发任务较重,且该模块不保存状态(崩溃重新启动不影响对外服务),所以沒有深入跟进.后来随着client版本号逐渐放量导致訪问压力上升,噩梦開始了... 该模块会不定时core掉,并且差点儿每次崩溃时的调用堆栈都不一样,关键是最后几层堆栈非常多都位于差点儿不可能出问题的代码中,比方库函数或厂里的公共库. 好在在…

主要三个空间:young代.old代.permanent代. young代:当Java应用分配Java对象时,分配到young代. old代:经历过几次minor GC之后,如果对象还存活,就会被转移到old代. permanent:存储了VM和Java类的元数据,比如内置的字符串和类的静态变量. -Xmx和-Xms这个两个命令行选项分别指定yound代加上old代空间的总和的初始最大值和最小值,也就是Java堆的大小.当-Xms的值小于-Xmx的值的时候,Java堆的大小可以在最大值和最小值之…

问题背景是,在进行机器性能可视化的前端开发时,使用折叠面板将不同机器的性能图表画到不同的折叠面板上去.而机器的选择利用select下拉选项来筛选. 由于在折叠面板中,通过 如下v-model双向绑定了currentPanel变量,用于记录当前哪些面板是展开的. v-model = "currentPanel" 并且在每个面板上将name绑定为选中的机器列表的index: <Panel class="panel" v-for="(item,index)…

不要去网上看什么乱七八糟的骚教程,一点用都没有.直接按下列步骤操作: 1. 关闭IDEA, 2. 然后删除项目文件夹下的.idea文件夹3. 重新用IDEA工具打开项目…

topK问题的最佳解法是堆排,下面介绍用堆排来解决该问题. 堆排解决topK问题的思路,取出前K个数,最重要的就是要减少比较的次数,用堆排维护一个K大小的堆,比如一个小顶堆,则堆顶为堆中最小的值,将堆外的元素依次与堆顶比较,若大于堆顶,则与堆顶交换,并将堆重新调整为小顶堆,依次比较完所有元素.则堆顶为堆中的最小元素,且为所有元素中的第K大的元素,则整个堆则为前K大的K个元素.若要取前K个小的数,则要使用大顶堆.   测试代码如下: var array = [10,7,8,6,3,1,5,2,4,…

376. Wiggle Subsequence               自己没想出来,看了别人的分析. 主要是要分析出升序降序只跟临近的2个决定.虽然直觉上不是这样. 455. 分发饼干                           非常重要的一个题目,主要是要通过这个题目来彻底理解for 循环里面动态变化时候会发生的bug问题.问题本身是trivaial的. class Solution: def findContentChildren(self, g, s): ""&qu…

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,前者称为小顶堆(最小堆,堆顶为最小值),后者为大顶堆(最大堆,堆顶为最大值).然而更加特殊的是,通常使用数组去存储堆,而不是二叉树.关于完全二叉树,可以参见另一篇博文http://www.cnblogs.com/eudiwffe/p/6207196.html // Heap is a sepcial…

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…

上篇文章我们主要介绍了线性数据结构,本篇233酱带大家康康 无所不在的非线性数据结构之一:树形结构的特点和应用. 树形结构,是指:数据元素之间的关系像一颗树的数据结构.我们看图说话: 它具有以下特点: 每个节点都只有有限个子节点或无子节点: 没有父节点的节点称为根节点: 每一个非根节点有且只有一个父节点: 除了根节点外,每个子节点可以分为多个不相交的子树: 树里面没有环路(cycle) 维基百科中列举了计算机科学中树形结构的种类 233酱当然不会一个个讲,我们只挑一些熟悉的面孔:多叉树,二叉树,…