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

起因:之前用蓄水池抽样,算法精简,但直观性很差. 所以这次采用了简单的,为没一个行,赋值一个随机值,然后取 最大的K个作为,随机样本. 基本思路:为每一个行(record,记录,实体) 赋一个random值. 每个map取一个Top K 值. 由于是求topk,可以设置一个reduce,再求 Top K map阶段:一般思路, 读取所有的,sort,取前 10000.------>运行时发现巨慢. 之后换成了 小顶堆 求TopK.速度就很快了. import heapqimport random

题目链接:http://poj.org/problem?id=1456 Time Limit: 2000MS Memory Limit: 65536K Description A supermarket has a set Prod of products on sale. It earns a profit px for each product x∈Prod sold by a deadline dx that is measured as an integral number of tim

  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

Given a n x n matrix where each of the rows and columns are sorted in ascending order, find the kth smallest element in the matrix. Note that it is the kth smallest element in the sorted order, not the kth distinct element. Example: matrix = [ [ 1, 5

Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

https://vjudge.net/problem/CodeForces-867E 题意 一个物品在n天内有n种价格,每天仅能进行买入或卖出或不作为一种操作,可以同时拥有多种物品,问交易后的最大利益. 分析 贪心的取,当然是低买高卖.当买卖的顺序需要斟酌.考虑用小顶堆(优先队列)来维护这过程,我们每次得到一个新的价格,将其和堆顶的价格比较,如果比堆顶的价格低,就直接放入堆中,如果比堆顶的价格高,就意味着我们可以提前以堆顶的价格买入一个物品,然后以当前价格卖出,因此我们可以算出本次收益加到总收益

题目链接:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1150 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 M Description 你在一家 IT 公司为大型写字楼或办公楼(offices)的计算机数据做备份.然而数据备份的工作是枯燥乏味的,因此你想设计一个系统让不同的办公楼彼此之间互相备份,而你则坐在家中尽享计算机游戏的乐趣.已知办公楼都位于同一条街上.你决定给这些办公楼配对(两个一组).每一对办公楼可以通

题目链接:http://poj.org/problem?id=2442 Time Limit: 6000MS Memory Limit: 65536K Description Given m sequences, each contains n non-negative integer. Now we may select one number from each sequence to form a sequence with m integers. It's clear that we ma

1. 题目描述 /** 如何得到一个数据流中的中位数? 如果从数据流中读出奇数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值. 如果从数据流中读出偶数个数值,那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值. 我们使用 Insert()方法读取数据流,使用 GetMedian()方法获取当前读取数据的中位数. */ 2. 思路 /** 最大堆和最小堆 * 每次插入小顶堆的是当前大顶堆中最大的数 * 每次插入大顶堆的是当前小顶堆中最小的数 * 这样保证小顶堆中的数永远大于等于大顶堆中的数(值

现在po一下C语言版本的,留作以后接口使用. 1 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define HEAP_SIZE 100 #define HEAP_FULL_VALUE -100 #if 0 /*小顶堆存储结构*/ typedef struct small_heap { int data[HEAP_SIZE]; int num; }SMALL_HEAP; #endif /* * name: heap_Swap * * purpose

vector<int> getLeastNumber(vector<int>& arr,int k){ vector<int> vec(k,); if(==k) return vec; priority_queue<int> q; for(int i = ;i < k;i++){ q.push(arr[i]); } for(int i = k;i <(int)arr.size();i++){ if(q.top()>arr[i]){

The kth great number Time Limit:1000MS     Memory Limit:65768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice HDU 4006 Description Xiao Ming and Xiao Bao are playing a simple Numbers game. In a round Xiao Ming can choose to write down a nu

在C++中,虽然堆不像 vector, set 之类的有已经实现的数据结构,但是在 algorithm.h 中实现了一些相关的模板函数.下面是一些示例应用 http://www.cplusplus.com/reference/algorithm/pop_heap/ #include <iostream> #include <algorithm> // make_heap(), pop_heap(), push_heap() #include <vector> using

堆排序 之前的随笔写了栈(顺序栈.链式栈).队列(循环队列.链式队列).链表.二叉树,这次随笔来写堆 1.什么是堆? 堆是一种非线性结构,(本篇随笔主要分析堆的数组实现)可以把堆看作一个数组,也可以被看作一个完全二叉树,通俗来讲堆其实就是利用完全二叉树的结构来维护的一维数组 按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆 大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值 小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值 (堆的这种特性非常的有用,堆常常被当做优先队列使用,因为可以快速的访问到“最重要

十大算法之堆排序: 堆的定义例如以下: n个元素的序列{k0,k1,...,ki,-,k(n-1)}当且仅当满足下关系时,称之为堆. " ki<=k2i,ki<=k2i+1;或ki>=k2i,ki>=k2i+1.(i=1,2,-,[n/2])" 若将和此次序列相应的一维数组(即以一维数组作此序列的存储结构)看成是一个全然二叉树, 则全然二叉树中每个节点的值的都大于或等于随意一个字节的值(假设有的话).称之为大顶堆. 则全然二叉树中每个节点的值的都小于或等于随意一

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define HEAP_SIZE 100 #define HEAP_FULL_VALUE -100 #if 0 /*小顶堆存储结构*/ typedef struct small_heap { int data[HEAP_SIZE]; int num; }SMALL_HEAP; #endif /* * name: heap_Swap * * purpose: * swap two value of hea

L2-012. 关于堆的判断 时间限制   将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆H[].随后判断一系列相关命题是否为真.命题分下列几种: “x is the root”:x是根结点: “x and y are siblings”:x和y是兄弟结点: “x is the parent of y”:x是y的父结点: “x is a child of y”:x是y的一个子结点. 输入格式: 每组测试第1行包含2个正整数N(<= 1000)和M(<= 20),分别是插入元素的个数.以及需要判断

L2-012. 关于堆的判断 将一系列给定数字顺序插入一个初始为空的小顶堆H[].随后判断一系列相关命题是否为真.命题分下列几种: “x is the root”:x是根结点: “x and y are siblings”:x和y是兄弟结点: “x is the parent of y”:x是y的父结点: “x is a child of y”:x是y的一个子结点. (仔细观察,发现只有第二句第二个单词是“and”,除了第二个之外的句子全是第四个单词一定可以区分出来!!此中必有隐情吧,说不好出题

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

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- ''' Author: Minion-Xu 小堆序实现从大到小排序,大堆序实现从小到大排序 重点的地方:小堆序堆顶的元素一定是堆里最小的,大堆序堆顶的元素一定是堆里最大的 小堆序:满足任何从上到下的线路依次增长 大堆序:满足任何从上到下的线路依次减小 效率:时间效率O(nlogn) 空间效率O(1) ''' #堆排序:因为队列里的元素是不满足小堆序的,所以首先要构建小堆序 #构建完小堆序后,从堆顶弹出元素(