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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…