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

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

1.top k问题 在海量数据处理中,经常会遇到的一类问题:在海量数据中找出出现频率最高的前k个数,或者从海量数据中找出最大的前k个数,这类问题通常被称为top K问题.例如,在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词:在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等 2.实例 2.1从N个无序数中寻找Top-k个最小数 问题分析 针对海量数据的top k问题,这里实现了一种时间复杂度为O(Nlogk)的有效算法:初始时一次性从文件中读取k个数据,并建立一个有k个数的最大堆,代表目前选出的最小的k个数.然后

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

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 仅列举一些解决方法,事实的解决方案是非常多的. 这些问题都是面临着有如下的考虑

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,m为10000). 优化的方法:可以把

  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

题目 输入 n 个整数,找出其中最小的 k 个数.例如输入4.5.1.6.2.7.3.8 这8个数字,则最小的4个数字是1.2.3.4. 初窥 这道题最简单的思路莫过于把输入的 n 个整数排序,排序之后位于最前面的 k 个数就是最小的 k 个数.这种思路的时间复杂度是 O(nlogn). 解法一:脱胎于快排的O(n)的算法 如果基于数组的第 k 个数字来调整,使得比第 k 个数字小的所有数字都位于数组的左边,比第 k 个数字大的所有数字都位于数组的右边.这样调整之后,位于数组中左边的 k 个数字

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 朱小五 凹凸玩数据 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=3054cce4add8a909e784ad934f956cef 王思聪又又又上了微博热搜——然而这次却不是关于娱乐圈. 最近几天,王思聪与他的“限消令”接连登上热搜榜,引发吃瓜群众们广泛热议. 知乎的段子

Top-k的最小堆解决方法 问题描述:有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个最大的数.(称作Top k或者Top 10) 问题分析:由于(1)输入的大量数据:(2)只要前K个,对整个输入数据的保存和排序是相当的不可取的. 可以利用数据结构的最小堆来处理该问题. 最小堆如图所示,对于每个非叶子节点的数值,一定不大于孩子节点的数值.这样可用含有K个节点的最小堆来保存K个目前的最大值(当然根节点是其中的最小数值). 每次有数据输入的时候可以先与根节点比较.若不大于根节点,则舍弃:否则用新数

微博热搜的爬取较为简单,我只是用了lxml和requests两个库 url=https://s.weibo.com/top/summary?Refer=top_hot&topnav=1&wvr=6  1.分析网页的源代码:右键--查看网页源代码. 从网页代码中可以获取到信息 (1)热搜的名字都在<td class="td-02">的子节点<a>里 (2)热搜的排名都在<td class=td-01 ranktop>的里(注意置顶微博是

The summer is coming " 我知道,那些夏天,就像青春一样回不来. - 宋冬野 青春是回不来了,倒是要准备渡过在西安的第三个夏天了. 废话 我发现,自己对 coding 这件事的称呼,从敲代码 改为 写代码 了. emmm....敲代码,自我感觉,就像是,习惯了用 const 定义常量的我看到别人用 var 定义的常量. 对,优雅! 写代码 这三个字,显得更为优雅一些,更像是在创作,打磨一件精致的作品. 改编自 掘金站长 的一句话: " 子非猿,安之 coding 之

[本文版权归微信公众号"代码艺术"(ID:onblog)所有,若是转载请务必保留本段原创声明,违者必究.若是文章有不足之处,欢迎关注微信公众号私信与我进行交流!] 题目 输入 n 个整数,找出其中最小的 k 个数.例如输入4.5.1.6.2.7.3.8 这8个数字,则最小的4个数字是1.2.3.4. 初窥 这道题最简单的思路莫过于把输入的 n 个整数排序,排序之后位于最前面的 k 个数就是最小的 k 个数.这种思路的时间复杂度是 O(nlogn). 解法一:脱胎于快排的O(n)的算法

大家好,这里是<齐姐聊算法>系列之 Top K 问题. Top K 问题是面试中非常常考的算法题. 8 Leetcode 上这两题大同小异,这里以第一题为例. 题意: 给一组词,统计出现频率最高的 k 个. 比如说 "I love leetcode, I love coding" 中频率最高的 2 个就是 I 和 love 了. 有同学觉得这题特别简单,但其实这题只是母题,它可以升级到系统设计层面来问: 在某电商网站上,过去的一小时内卖出的最多的 k 种货物. 我们先看算法

一.前言 微博热搜榜每天都会更新一些新鲜事,但是自己处于各种原因,肯定不能时刻关注着微博,为了与时代接轨,接受最新资讯,就寻思着用Python写个定时爬取微博热搜的并且发送QQ邮件的程序,这样每天可以在不打开微博的情况下,时刻掌握着微博的最新动态资讯. 废话不多说,下面直接上代码以及详细思路.

获取url 设定请求头 requests发出get请求 实例化BeautifulSoup对象 BeautifulSoup提取数据 import requests 2 from bs4 import BeautifulSoup 3 4 url = "https://s.weibo.com/top/summary" 5 date = { 6 "Refer":"top_hot", 7 "topnav":"1",

1.前言 上班的时候,无聊的时候,偶尔跑去百度看下热搜,所以就萌生出这种想法,通过邮件推送的方式实现效果,首先找到百度热搜的页面 热搜,话不多说,直接开干. 2.环境准备 因为是个SpringBoot工程,所以怎么搭建就不详细地讲解了,不懂的同学麻烦自行百度,直接跳到依赖文件,需要的依赖分别是 pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <

前言 最近工作中做了几个数据可视化大屏项目,其中也有用到了词云展示,以前做词云都是用python库来生成图片显示的,这次用了纯前端的实现(Ctrl+V真好用),同时顺手做个微博热搜的词云然后记录一下~ 依赖 echarts 4.x echarts-wordcloud 1.1.3 tips:echarts-wordcloud现在有2.0和1.x两个版本,2.0对应echarts 5.x版本 效果 预览地址:http://www.sblt.deali.cn:9000/weibo_top/ 实现过程

对于一个网站来说,无论是商城网站还是门户网站,搜索框都是有一个比较重要的地位,它的存在可以说是 为了让用户更快.更方便的去找到自己想要的东西.对于经常逛这个网站的用户,当然也会想知道在这里比较“火” 的东西是什么,这个时候我们搜索框上的热词就起作用了.其实我觉得这一块的完善会对这个网站带来许多益处. 可能现在比较普遍的做法是把这些相应的信息存到我们的关系型数据库中,如sql server 和 oracle.方便起见 的话,可能每搜索一次就往表里插一次数据,用的时候要先统计数据,统计完后再排序,最

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