利用快速排序实现TopK排序 //返回支点的下标 int partition(int *arr, int low, int high) { //选取第一个元素为支点 int pivot = arr[low]; while(low < high) { //从右往左 while(low < high && arr[high] >= pivot) high--; //该元素小于支点,移前去 arr[low] = arr[high]; //从左往右 while(low <…

问题 -对多维度特征进行topk排序,使用c++ 优先队列模拟最大堆. /* ---------------------------------- Version : ?? File Name : dm2.py Description : Author : xijun1 Email : Date : 2018/12/7 ----------------------------------- Change Activity : 2018/12/7 -------------------------…

前面介绍了Ternary Search Tree和它的实现,那么可以用Ternary Search Tree来实现搜索框的只能提示,因为Ternary Search Tree的前缀匹配效率是非常高的,总体思路如下(其中很多可以根据自己的需要修改,我只是写出我的做法): 比如搜索歌曲时智能提示: 建立Ternary Search Tree 将所有歌曲名的字符串放置在一个map中,key为歌曲名.value存储歌曲信息,可以是一个类对象domain,在这里可以按照key值将相同歌曲的播放次数累加,并…

阅读文献:https://zhuanlan.zhihu.com/p/35030348 参考文献:https://www.leiphone.com/news/201803/nlG3d4sZnRvgAqg9.html 阿里Tree-based Deep Match(TDM) 背景 工业界的技术发展也经历了几代的演进,从最初的基于统计的启发式规则方法,逐渐过渡到基于内积模型的向量检索方法.如何在匹配阶段的计算效率约束下引入更先进的复杂深度学习模型成为了下一代匹配技术发展的重要方向. 公式(1) I)第…

分享嘉宾:何杰 阿里妈妈 高级算法专家 编辑整理:孙锴 内容来源:DataFun AI Talk 出品社区:DataFun 注:欢迎转载,转载请注明出处 导读:阿里妈妈是阿里巴巴集团旗下数字营销的大中台,2018年广告营收超过1500亿,近乎占据中国广告市场收入的半壁江山.如何驱动这艘商业航母不断前行,阿里妈妈技术团队始终坚持技术创新驱动业务增长的战略,而 TDM 正是在这一战略指导下,由阿里妈妈精准定向广告算法团队自主研究.设计.应用从而创造巨大商业价值的创新算法典型代表. 今天的主要内容分为…

Hadoop技术内幕中指出Top K算法有两步,一是统计词频,二是找出词频最高的前K个词.在网上找了很多MapReduce的Top K案例,这些案例都只有排序功能,所以自己写了个案例. 这个案例分两个步骤,第一个是就是wordCount案例,二就是排序功能. 一,统计词频 package TopK; import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configu…

①自定义按某列排序,二次排序 writablecomparable中的compareto方法 ②topk a利用treemap,缺点:map中的key不允许重复:https://blog.csdn.net/u010660276/article/details/50967054 b封装mapper<key,value>中的key实现writablecompareable接口,实现排序https://blog.csdn.net/lzm1340458776/article/details/43228…

这类题目,首先需要确定可用内存的大小,然后确定数据的大小,由这两个参数就可以确定hash函数应该怎么设置才能保证每个文件的大小都不超过内存的大小,从而可以保证每个小的文件都能被一次性加载到内存中. 1. 如何从大量的url中找到相同的url? 题目描述:给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64B,内存限制是4GB,请找出a.b两个文件共同的url. 分析:50亿个url,50亿*64 = 5GB*64=320GB,内存大小4GB,因此不可能一次性把所有的url都加载到内存中处…

问题描述:有 N (N>1000000)个数,求出其中的前K个最小的数(又被称作topK问题). 这类问题似乎是备受面试官的青睐,相信面试过互联网公司的同学都会遇到这来问题.下面由浅入深,分析一下这类问题. 思路1:最基本的思路,将N个数进行完全排序,从中选出排在前K的元素即为所求.有了这个思路,我们可以选择相应的排序算法进行处理,目前来看快速排序,堆排序和归并排序都能达到O(NlogN)的时间复杂度.当然,这样的答案也是无缘offer的. 思路2:可以采用数据池的思想,选择其中前K个数作为数据…

解法一,排序 先从大到小快排,然后扫前K个返回 时间复杂度:O(NlogN),空间复杂度O(1) 解法二,优先队列 前K个放入优先队列中,与最小堆顶元素比较大小,若大于则删除堆顶并插入:否则跳过 时间复杂度:O(NlogK),空间复杂度O(K) 解法三,堆调整 先将数组直接用完全二叉树存储,复杂度O(N):然后对树进行堆调整,调整为最大堆,复杂度不超过O(2N)(对每一层的操作总次数进行分析):最后弹出K个堆顶元素,复杂度不超过O(KlogN).由于K比N小得多,复杂度为O(N) 时间复杂度:O…

介绍 论文名: "classification, ranking, and top-k stability of recommendation algorithms". 本文讲述比較推荐系统在三种情况下, 推荐稳定性情况. 与常规准确率比較的方式不同, 本文从还有一个角度, 即推荐算法稳定性方面进行比較. 具体 參与比較的推荐算法 包含: baseline 传统基于用户 传统基于物品 oneSlope svd 比較方式 比較的过程分为两个阶段: 阶段一, 将原始数据分为两个部分, 一部…

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…

排序有内部排序和外部排序之分,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.我们这里说的八大排序算法均为内部排序. 下图为排序算法体系结构图: 常见的分类算法还可以根据排序方式分为两大类:比较排序和非比较排序.本文中前七种算法都是比较排序,非比较排序有三种,分别为: 1)计数排序(Count Sort)(复杂度O(n+k)(其中k是待排序的n个数字中最大值),参见<计数排序-Counting Sort>) 2)基数排序(…

本文就是介绍一些常见的排序算法.排序是一个非常常见的应用场景,很多时候,我们需要根据自己需要排序的数据类型,来自定义排序算法,但是,在这里,我们只介绍这些基础排序算法,包括:插入排序.选择排序.冒泡排序.快速排序(重点).堆排序.归并排序等等.看下图: 给定数组:int data[] = {9,2,7,19,100,97,63,208,55,78} 一.直接插入排序(内部排序.O(n2).稳定) 原理:从待排序的数中选出一个来,插入到前面的合适位置. package com.xtfggef.al…

问题描述 topK算法,简而言之,就是求n个数据里的前m大个数据,一般而言,m<<n,也就是说,n可能有几千万,而m只是10或者20这样的两位数. 思路 最简单的思路,当然是使用要先对这n个数据进行排序,因为只有排序以后,才能按照顺序来找出排在前面的,或者排在后面的数据. 假如说我们用快拍,那么时间复杂度是O(nlogn),但是仔细看题目,会发现实际上不要要将所有的数据就进行排序,因为我们找的是前m个数据,所以对所有数据排序实际上有些浪费了.所以可以想到,只维护一个大小为m的数组,然后扫一遍原…

由于开始学习MapReduce编程已经有一段时间了,作为一个从编程中寻找自信和乐趣以及热爱编程的孩子来讲,手开始变得很“痒”了,很想小试一下身手.于是自己编写了TopK的代码.TopK的意思就是从原文件中找出词频排名前K的所有单词.首先分析该问题,从中我们可以得到启发:要想知道词频排名前K的所有单词,那么是不是要对所有的单词进行词频的统计啊?于是我们就联想到了一个比较经典的例子:WordCount的例子.是的,没错.就是它,统计原文件中每个单词的个数就靠它. 但是,我们词频统计出来了,接下来需要…

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…

软件工程课程的一个题目:写一个程序,分析一个文本文件中各个词出现的频率,并且把频率最高的10个词打印出来.文本文件大约是30KB~300KB大小. 首先说一下这边的具体的实现都是在linux上实现的.没有大型IDE的性能检测.其实30KB还不是瞬间的事情,基于语言和一些简单的策略.所以在后面可能会尝试考虑增加文件大小到G级,然后发生的东西.我只能是从简单的原理研究.至于调试我只能写个简单的shell来自己检测一下.嗯,就这样吧.能力还是有点小白,特别是看了v_JULY_v 的海量数据处理http…

  思想比较简单,就是每个通过map来获取当前的数据块中的的topk个数据,然后将他们以相同的key值放到reduce中,最后通过reduce来对这n*k个数据排序并获得topk个数据.具体的就是建立一个k个大小的数组,一开始初始化为都是100(假定这里的100是最大的数),然后往里面插数据小的数据即可.   PS:有几个小细节以及当时写代码的时候出错的地方. 1 map和reduce都是在每个键值对来的时候会被调用.当时觉得应该把这k的数组放在哪,以及怎么初始化.如果放在map方法里面,那每次…

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…

1.冒泡排序 思路:将左右元素两两相比较,将值小的放在列表的头部,值大的放到列表的尾部 效率:O(n²) def bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): for j in range(len(li)-i-1): if li[j] > li[j+1]: li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j] 2.选择排序 思路:遍历列表,挑出一个最小的数字,放到列表的第一个索引位.在一趟遍历剩余列表中的最小数,继续放置. 效率:O(n²) def…

参考博客:基于python的七种经典排序算法     常用排序算法总结(一) 序前传 - 树与二叉树 树是一种很常见的非线性的数据结构,称为树形结构,简称树.所谓数据结构就是一组数据的集合连同它们的储存关系和对它们的操作方法.树形结构就像自然界的一颗树的构造一样,有一个根和若干个树枝和树叶.根或主干是第一层的,从主干长出的分枝是第二层的,一层一层直到最后,末端的没有分支的结点叫做叶子,所以树形结构是一个层次结构.在<数据结构>中,则用人类的血统关系来命名,一个结点的分枝叫做该结点的"…

1.利用堆找出最大的K个数 首先,先理解下用堆找出最大的K个数的常用解法,例如问题是“从M(M <= 10000)个数中找出最大的K个数” (1)利用最大堆 建立一个N=M大小的大顶堆,然后输出根节点之后,将根节点删除,然后再将剩余的元素调整成大顶堆:依次重复K次这个过程,最终就找出了K个最大的数.这实质上就是堆排序的过程.这种方法的时间复杂度为O(K *logM) (2)利用最小堆 这是最常用的一种方式,首先建立一个N=K大小的小顶堆,这K个元素可以为M中元素中的任意K个:我们假设这K个元素就…

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…

网易面试挂了,伤心. 一面面试官不是搞技术的,二面面试官搞ios,全程不问JVM,并发的知识,运气真差 而且手撸代码硬伤,没得编译 准备先在IDE敲一遍,在再纸上面写一遍. package com.qiuzhao.test; import java.util.PriorityQueue; import java.util.Queue; /** * @Auther: Chang * @Date: 2018/8/27 */ public class topK { public static void…

1.快速排序思想:从一堆数A中找到一个数x,然后把这堆数x分成两堆B,C,B堆的数小于(或小于等于)该数,放在左边,C堆的数大于(或大于等于)该数,放在右边,有可能把该数x单独分开,放在中间.然后对小于(或小于等于)该数的堆B和大于(或大于等于)该数的堆C进行上述相同的操作,直到堆中的数只有一个,不必排序. 2.快速排序随机化:对数x进行随机化选取.即若对a[l]~a[r]进行排序,则从l~r中选择一个数k,使x=a[k]. 3.求Topk(一个数组从小到大排序第k个数),O(n). 若数x在堆…

1.启动 启动HDFS 启动spark的local模式./spark-shell 2.知识点 textFile: def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] Filter: Return a new RDD containing only the elements that satisfy a predicate. def filter(f: T => Boolean):…

/************************************************************************/ /* 求一组数据中的top(K)问题,这是一个经典的top(K)问题. 分析: 方法一:如果数据量不大,那么最常用的方法就是排序从大大小,然后找出前k个数据. 比较高效率的排序算法,如快排,堆排序等,总体时间复杂度为 O(N*log2(N))+O(K)=O(N*log2(N)) 或是直接用部分排序算法,如选择排序,直接找出前K个元素,时间复杂度为O…

排序NB三人组 快速排序,堆排序,归并排序 1.快速排序 方法其实很简单:分别从初始序列“6  1  2 7  9  3  4  5 10  8”两端开始“探测”.先从右往左找一个小于6的数,再从左往右找一个大于6的数,然后交换他们. 这里可以用两个变量i和j,分别指向序列最左边和最右边.我们为这两个变量起个好听的名字“哨兵i”和“哨兵j”.刚开始的时候让哨兵i指向序列的最左边(即i=1) 指向数字6.让哨兵j指向序列的最右边(即j=10),指向数字8. 首先哨兵j开始出动.因为此处设置的基准数…

海量数据中找出前k大数(topk问题) 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…