优先队列实现大小根堆解决top k 问题

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优先队列实现大小根堆解决top k 问题

摘于:http://my.oschina.net/leejun2005/blog/135085 目录:[ - ] 1.认识 PriorityQueue 2.应用:求 Top K 大/小的元素 3.PriorityQueue 在 hadoop 中的应用: 4.REF: 1.认识 PriorityQueue 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…

优先队列PriorityQueue实现大小根堆解决top k 问题

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…

scala写算法-用小根堆解决topK

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…

大数据热点问题TOP K

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…

现有n 个乱序数，都大于 1000 ，让取排行榜前十，时间复杂度为o(n)， top10, 或者 topK，应用场景榜单Top：10，堆实现Top k

一.topK python实现 def topk(k, lst): top = [0 for i in range(k)] #生成一个长度为K 的有序列表 for item in lst: #循环将要取排行榜的列表 for i in range(k-1,-1, -1): if item > top[i]: #在top 表中找到他的位置并插入 top.insert(i+1,item) top.pop(0) #删除值最小索引为0的元素 break #找到了就打断 print(top) ret…

使用堆实现Top K 算法 JS 实现

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];…

随手练——HDU Safe Or Unsafe （小根堆解决哈夫曼问题）

HDU 2527 :http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2527 哈夫曼树,学完就忘得差不多了,题目的意思都没看懂,有时间复习下,看了别人的才知道是怎么回事. 贪心的题目,当总代价(要求最少)是由子代价累加或累乘出来,就可以考虑用哈夫曼来贪心. 题意: 就是给你一个字符串如:12 helloworld 统计出其中 d:1个,e:1个,h:1个,l:3个,o:2个,r:1个,w:1个,然后用一个数组保存起来a[7]={1,1,1,1,1,2,3};然…