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TopK问题,即寻找最大的K个数,这个问题非常常见,比如从1千万搜索记录中找出最热门的10个关键词.
方法一:
先排序,然后截取前k个数.
时间复杂度:O(n*logn)+O(k)=O(n*logn)。
这种方式比较简单粗暴,提一下便是。
方法二:最大堆
我们可以创建一个大小为K的数据容器来存储最小的K个数,然后遍历整个数组,将每个数字和容器中的最大数进行比较,如果这个数大于容器中的最大值,则继续遍历,否则用这个数字替换掉容器中的最大值。这个方法的理解也十分简单,至于容器的选择,很多人第一反应便是最大堆,但是python中最大堆如何实现呢?我们可以借助实现了最小堆的heapq库,因为在一个数组中,每个数取反,则最大数变成了最小数,整个数字的顺序发生了变化,所以可以给数组的每个数字取反,然后借助最小堆,最后返回结果的时候再取反就可以了,代码如下:
import heapq def get_least_numbers_big_data(self, alist, k): max_heap = [] length = len(alist) if not alist or k <= 0 or k > length: return k = k - 1 for ele in alist: ele = -ele if len(max_heap) <= k: heapq.heappush(max_heap, ele) else: heapq.heappushpop(max_heap, ele) return map(lambda x:-x, max_heap) if __name__ == "__main__": l = [1, 9, 2, 4, 7, 6, 3] min_k = get_least_numbers_big_data(l, 3)
方法三:quick select
quick select算法.其实就类似于快排.不同地方在于quick select每趟只需要往一个方向走.
时间复杂度:O(n).
def qselect(A,k): if len(A)<k:return A pivot = A[-1] right = [pivot] + [x for x in A[:-1] if x>=pivot] rlen = len(right) if rlen==k: return right if rlen>k: return qselect(right, k) else: left = [x for x in A[:-1] if x<pivot] return qselect(left, k-rlen) + right for i in range(1, 10): print qselect([11,8,4,1,5,2,7,9], i)
标签:
Python,最大K个数,算法
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暂无最大K个数问题的Python版解法总结的评论...
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2025年04月29日
2025年04月29日
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