k-means k-medoids 一.clustering 中的 loss function 关于聚类的性能评价标准 参考博客 可以为外部指标和内部指标,其中外部指标是指 聚类结果与某个 “参考模型" 进行表示, 内部指标直接考察聚类结果不参考模型 外部指标: 1.Jaccard系数 系属于相同类占总类数的比例, 越大说明效果越好. 内部指标: 1.DB指数 DB计算 任意两类别的类内距离平均距离(CP)之和除以两聚类中心距离 求最大值 DB越小意味着类内距离越小 同时类间距离越大 k-mea

问题描述: 输入n个整数,找出其中最小的k个数 思路1: 先排序,再取前k个 时间复杂度O(nlogn) 下面给出快排序的代码(基于下面Partition函数的方法) public void QuickSort(int[] arr, int start, int end){ if(start == end){ return; } int index = Partition(arr, start, end); if(index > start){ QuickSort(arr, start, ind

/** * 找到无序数组中最小的k个数 时间复杂度O(Nlogk) * 过程: * 1.一直维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出来的k个最小的数 * 在堆里的k个元素中堆顶的元素是最小的k个数中最大的那个. * 2.接下来,遍历整个数组,遍历过程中看当前数是否比堆顶元素小: * 如果是,就把堆顶元素替换成当前的数,然后从堆顶的位置调整整个堆,让替 * 换操作后堆的最大元素继续处在堆顶的位置: * 如果不是,则不进行任何操作,继续遍历下一个数: * 3.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数

方法一:对n个整数进行排序(快速排序或堆排序),取出前K个元素(最容易想到的最笨的方法,不可取) 时间复杂度:O(n*logn) + O(k) = O(n*logn) 采用快速排序的代码: #include "stdafx.h" #include <iostream> using namespace std; //划分数组,找到枢轴元素下标,使得其左边的元素都比其小,右边的元素都比其大 int Partition(int nArr[], int nLength) { //初

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------

题目: CVTE笔试题https://www.1024do.com/?p=3949 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节. 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G.   思路:此题解题步骤可分为两步:1.统计每个“查询串”(下称为query)出现的次数  

在很多的笔试和面试中,喜欢考察Top K.下面从自身的经验给出三种实现方式及实用范围. 合并法 这种方法适用于几个数组有序的情况,来求Top k.时间复杂度为O(k*m).(m:为数组的个数).具体实现如下: /** * 已知几个递减有序的m个数组,求这几个数据前k大的数 *适合采用Merge的方法,时间复杂度(O(k*m); */ import java.util.List; import java.util.Arrays; import java.util.ArrayList; public

正文: 开篇我们先思考这么一个问题:一台老式的 CPU 的计算机运行 O(n) 的程序,和一台速度提高的新式 CPU 的计算机运 O(n2) 的程序.谁的程运行效率高呢? 答案是前者优于后者.为什么呢?我们从时间复杂度分析就可以知道. 1.什么是时间复杂度? 在进行算法分析时,语句总的执行次数 T(n) 是关于问题的规模n 的函数,进而分析 T(n) 随 n 的变化情况并确定 T(n) 的数量级,算法的时间复杂度,也就是算法的时间度量,记作:T(n) = O(f( )).它表示随问题的规模 n

http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1534 给定两个整型数组A和B.我们将A和B中的元素两两相加可以得到数组C.譬如A为[1,2],B为[3,4].那么由A和B中的元素两两相加得到的数组C为[4,5,5,6].现在给你数组A和B,求由A和B两两相加得到的数组C中,第K小的数字. 对于每个测试案例,输入的第一行为三个整数m,n, k(1<=m,n<=100000, 1<= k <= n *m):n,m代表将要输入数组A和B的长度. 显然直接枚举K

104-合并k个排序链表 合并k个排序链表,并且返回合并后的排序链表.尝试分析和描述其复杂度. 样例 给出3个排序链表[2->4->null,null,-1->null],返回 -1->2->4->null 标签 链表 分治法 堆 优先队列 优步 谷歌 推特 领英 爱彼迎 脸书 方法一(最简单,但效率不高) 每次从当前K个链表中,选取值最小的节点,加入已排序链表中 code /** * Definition of ListNode * class ListNode {

1. 排序法 时间复杂度 O(nlogn) 2. 使用一个大小为K的数组arr保存前K个最大的元素 遍历原数组,遇到大于arr最小值的元素时候,使用插入排序方法,插入这个元素 时间复杂度,遍历是 O(n), 插入 O(K), 所以时间复杂度 O(nK) 3. 二叉堆--小顶堆 维护一个有K个元素的小顶堆,堆顶就是最小值. 遍历剩余 n-K 个元素,大于堆顶就插入堆并调整. 时间复杂度是遍历 O(n-K), 调整堆 O(K), 所以时间复杂度 O( (n-K)log(K) ) 4. 分治法 类似快

时间复杂度 O(n) def partition(data,left,right): if (len(data)<=0 or left<0 or right>=len(data)): print("Invalid parametres,please check!") temp = data[left] i = left j = right while (i != j): while (data[j]>=temp and i<j): j = j-1 whil

一.精算: 1.所有的声明,都不计时间: 2.赋值语句占1个时间单位(下称:单位),比如sum=0: 3.return占1个单位,比如,reeturn sum.     我怀疑范围一个链表头,不止占1个单位. 4.1次判断占1个单位,比如for循环里的for(int i=0;i<n;i++)里的每次判断i是否<n,判断1次,就是1个单位耗去. 5.比如总共时间是6N+4,那么我们说这是O(N)级别. 二.粗算 1.for循环的运算时间   =  每次循环所需时间  ×  循环次数: 2.比如:

目录 一.什么是Top K问题 二.Top K的实际应用场景 三.Top K问题的代码实现及其效率对比 1.用堆来实现Top K 2.用快排来实现Top K 3.用堆或用快排来实现 TopK 的效率对比 正文 一.什么是Top K问题? 给一个无序的数组,长度为N,  请输出最小 (或最大)的K个数. 二.Top K的实际应用场景 排行榜:用户数量有几百万, 但是只需要前100名的用户成绩. 要显示出来, 且这个排行榜是实时变化的. 三.Top K问题的代码实现 需求:给一个无序的数组,长度为N

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

本章阐述寻找最小的k个数的反面,即寻找最大的k个数,尽管寻找最大的k个树和寻找最小的k个数,本质上是一样的.但这个寻找最大的k个数的问题的实用范围更广,因为它牵扯到了一个Top K算法问题,以及有关搜索引擎,海量数据处理等广泛的问题,所以本文特意对这个Top K算法问题,进行阐述以及实现. 一:寻找最大的k个数 把之前第三章的问题,改几个字,即成为寻找最大的k个数的问题了,如下所述: 题目描述: 输入n个整数,输出其中最大的k个. 例如输入1,2,3,4,5,6,7和8这8个数字,则最大的4个数

关注公众号 MageByte,设置星标点「在看」是我们创造好文的动力.后台回复 "加群" 进入技术交流群获更多技术成长. 本文来自 MageByte-青叶编写 上次我们说过 时间复杂度与空间复度,列举了一些分析技巧以及一些常见的复杂度分析比如 O(1).O(logn).O(n).O(nlogn),今天会继续细化时间复杂度. 1. 最好情况时间复杂度(best case time complexity) 2.最坏情况时间复杂度(worst case time complexity) 3.

查询算法的流程 如果查询与当前结点的区域无交集,直接跳出. 如果查询将当前结点的区域包含,直接跳出并上传答案. 有交集但不包含,继续递归求解. K-D Tree 如何划分区域 可以借助下文图片理解. 我们不仅可以将 K-D Tree 理解为一个高维二叉搜索树,通过某一维标准值进行元素的划分. 还可以理解为使用一些直线(线段或射线)将整个空间划分为若干个区域,便于缩小搜索范围,以达到剪枝的目的. 2-D 查询复杂度证明 有问题请在评论区指出,谢谢! 可以知道,时间开销最大的地方在于流程中"有交集但

一.题目链接 http://aiiage.hustoj.com/problem.php?id=1005 二.题面 PDF:http://aiiage.hustoj.com/upload/file/20180114/20180114145400_75397.pdf 三.思路 正赛时,我一开始写了个感觉在$O(N*N*k)$的时间复杂度内做了优化的代码,交上去,TLE.尝试了各种可能的情况,还是TLE.赛后,看了官方题解.如下: 然而,2.3的“相对直观的想法”,实在是没想到一个时间复杂度在$O(N

好玩的推式子 题目描述 曾经发明了脑洞治疗仪与超能粒子炮的发明家 SHTSC 又公开了他的新发明:超能粒子炮・改--一种可以发射威力更加强大的粒子流的神秘装置. 超能粒子炮・改相比超能粒子炮,在威力上有了本质的提升.它有两个参数 \(n\).\(k\),它会向每个编号为 \(0\) 到 \(k\)(包含两端)的位置 \(i\) 发射威力为 \(\mathrm{C}_n^i \bmod 2333\) 的粒子流. 现在 SHTSC 给出了他的超能粒子炮・改的参数,让你求出其发射的粒子流的威力之和除以

出题:Josephus Cycle,约瑟夫环问题.k个数字连成一个环,第一个数字为1.首先从1开始计数删除第m个数字:然后从上次被删除的数字的下一个数字开始计数,删除第m个数字:重复进行第二步直到只剩下一个数字:输出最后剩下的一个数字: 分析: 解法1:考虑到问题的特殊性,可以使用哑元素表示删除的元素从而避免由于删除元素带来的额外操作,所以链表实现的话不用考虑删除操作,数组实现的话不用考虑内存移动操作.当然完全可以不适用哑元素,对于链表而言可以节省查找时间,数组的话需要增加数组元素的平移开销: