topk专题
6.1.数据结构-c/c++堆详解下篇（堆排序，TopK问题）
上篇：6.1.数据结构-c/c++模拟实现堆上篇（向下，上调整算法，建堆，增删数据）-CSDN博客 本章重点 1.使用堆来完成堆排序 2.使用堆解决TopK问题 目录 一.堆排序 1.1 思路 1.2 代码 1.3 简单测试 二.TopK问题 2.1 思路(求最小)： 2.2 C语言代码（手写堆） 2.3 C++代码（使用优先级队列 priority_queue）
Spark Sql 二次分组排序取TopK
基本需求 用spark sql求出每个院系每个班每个专业前3名 样本数据 数据格式：id,studentId,language,math,english,classId,departmentId，即id，学号，语文，数学，外语，班级，院系 1,111,68,69,90,1班,经济系2,112,73,80,96,1班,经济系3,113,90,74,75,1班,经济系4,
堆的建立、插入、出堆、堆化、topk问题、堆排序（C语言实现）
堆的建立、插入、出堆、堆化、topk问题、堆排序 使用数组来存储堆 堆顶为序号0，堆底为序号 size - 1 假设树为完全二叉树，当前节点和双亲节点的关系可以通过公式表达 // 小顶堆: 对 heaptifyUp 和 heaptifyDown 函数的逻辑进行一些调整。void initHeap(float **arr, int *size) { *arr = (float *)malloc
深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数！！！（个人总结，为了方便我自己复习，要是同时也能帮助到大家就更好了）
torch.topk 深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数1. `torch.topk`函数概述函数签名返回值 2. 基本用法示例1：找到一维张量的最大值示例2：在二维张量的指定维度上操作 3. 高级应用4. 结论 深入理解PyTorch中的torch.topk函数 在深度学习和数据处理中，经常需要对数据进行排序并提取最重要的部分。PyTorch提供了一个非常
03 TensorFlow 2.0：TOPK Accuracy实战
这江山风雨 岁月山河 刀光剑影 美了多少世间传说 且看他口若悬河 衣上有风尘 却原来是一位江湖说书人 《说书人》 在分类问题中会遇到TO
TopK问题快排思想
输入格式为： -23 17 -7 11 -2 1 -34 2 输入为第k大的数 #include<stdio.h>#include<cstring>#include<algorithm>#include<vector>#include<iostream>using namespace std;int partition(vector<int> &data,int low,int
【优选算法】优先级队列 {经验总结：优先级队列解决TopK问题，利用大小堆维护数据流中的中位数；相关编程题解析}
一、经验总结 优先级队列（堆），常用于在集合中筛选最值或解决TopK问题。 提示：对于固定序列的TopK问题，最优解决方案是快速选择算法，时间复杂度为O(N)比堆算法O(NlogK)更优；而对于动态维护数据流中的TopK，最优解决方案是堆算法，每次添加数据后筛选，时间复杂度为O(logK)比快速选择算法O(N)更优； 优先级队列如何解决TopK问题？ 创建一个大小为K的堆循环 将数组
C语言数据结构堆排序、向上调整和向下调整的时间复杂度的计算、TopK问题等的介绍
文章目录 前言一、堆排序1. 排升序（1）. 建堆（2）. 排序 2. 拍降序（1）. 建堆（2）. 排序 二、建堆时间复杂度的计算1. 向上调整时间复杂度2. 向下调整时间复杂度 三、TopK问题总结 前言 C语言数据结构堆排序、向上调整和向下调整的时间复杂度的计算、TopK问题等的介绍 一、堆排序 排列一个一维数组，可以通过两个步骤进行排序。 建堆（大根堆或小
堆排序和Topk问题
堆排序 堆排序即利用堆的思想来进行排序， 总共分为两个步骤： 1. 建堆 升序：建大堆； 降序：建小堆 2 .利用堆删除思想来进行排序 利用堆删除思想来进行排序 建堆和堆删除中都用到了向下调整，因此掌握了向下调整，就可以完成堆排序。 建堆 我们建堆的也利用我们的向下调整来建立我们的堆，但是我们不从我们的根开始，因为如果从根开始的话可以用我们的向上调整建堆，但是时间会比我们的向下调
TopK排序三种办法的性能比较和sort()方法
TopK排序三种办法的性能比较 start = time.time() fo = open(resultname, “w”) task = n2cube.dpuCreateTask(kernel, 0) print("\n") height, width, channel, mean = preprocess.parameter(task, KERNEL_CONV_INPUT) #print(“
C++小顶堆求Topk
C++小顶堆求Topk 求数组中的Topk数字，比如【1、4、6、7、2、9、8、3、5、0】的Top4是【6、7、8、9】。 用小顶堆来实现， 首先用前4个元素新建一个大小为4的小顶堆，堆顶始终保存堆中的最小值。数组中的剩余数字是【2、9、8、3、5、0】然后逐个将剩余数字与堆顶比较，如果大于堆顶，则与堆顶交换，并向下调整堆。最后堆中保存的就是最大的4个数字。 代码如下，MinHeap.
最小堆的实现--topk算法
最小堆的实现 一般用于topK算法 堆作为重要的数据结构之一，分为最大堆和最小堆是二叉堆 的两种形式。 最大堆 ：根结点的键值是所有堆结点键值中最大者的堆。最小堆 ：根结点的键值是所有堆结点键值中最小者的堆。 下面是引自wikipedia的最小堆示例图：
【编程题-错题集】chika 和蜜柑（排序 / topK）
牛客对于题目链接：chika和蜜柑 (nowcoder.com) 一、分析题目 排序 ：将每个橘⼦按照甜度由高到低排序，相同甜度的橘子按照酸度由低到高排序， 然后提取排序后的前 k 个橘子就好了。 二、代码 1、看题解之前AC的代码 #include <iostream>#include <algorithm>using namespace std;typede
【java数据结构-优先级队列向下调整Topk问题，堆的常用的接口详解】
🌈个人主页：努力学编程’ ⛅个人推荐：基于java提供的ArrayList实现的扑克牌游戏 |C贪吃蛇详解 ⚡学好数据结构，刷题刻不容缓：点击一起刷题 🌙心灵鸡汤：总有人要赢，为什么不能是我呢 相信大家对于队列的理解是比较熟悉的，队列是一种先进先出的数据结构，但是我们在日常项目的开发中往往需要对于一些数据的处理是要求所使用的数据结构处理数据时必须有一定的优先级的，比如你在打游戏的时候
堆排序-升序和降序_TopK-N个数找找最大的前K个
一、堆排序 堆排序即利用堆的思想来进行排序，总共分为两个步骤:1.建堆 升序:建大堆 降序:建小堆 2.利用堆删除思想来进行排序 方法一：把数据拷贝进堆、把堆拷贝进数据 //弊端，1.需要先有一个堆 2.时间复杂度+拷贝数据void HeapSort(int* a, int n){HP hp;HeapInit(&hp);//建堆--向上调整建堆for (int i =
【Super数据结构】堆结构的建立与调整堆的应用（含堆排序/topK问题）
🏠关于此专栏：Super数据结构专栏将使用C/C++语言介绍顺序表、链表、栈、队列等数据结构，每篇博文会使用尽可能多的代码片段+图片的方式。 🚪归属专栏：Super数据结构 🎯每日努力一点点，技术累计看得见 文章目录 二叉树的顺序存储堆的概念及结构堆的实现堆向下调整算法堆向上调整算法堆的创建建堆的时间复杂度堆的插入堆的删除堆的实现代码（含堆的各个常用接口） 堆的应用堆排序t
6.二叉树的基本概念，堆结构的模拟实现，堆排序和topk问题
1.树概念及结构 1.1树的概念 树是一种非线性的数据结构，它是由n（n>=0）个有限结点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。 有一个特殊的结点，称为根结点，根节点没有前驱结点 除根节点外，其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm，其中每一个集合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。
TopK问题解决方案
问题：给定一个海量数据的n，要求从n中提取出最大/最小/重复频度最高的K个数（K相对于n较小，如n为10亿量级，而K为100） 解决方案： 方案1：n个数排序，选取排序后的第k个数，时间复杂度为O(nlogn)。使用STL函数sort可以大大减少编码量。 方案2：维护K个元素的最大堆，每次和堆顶元素比较，然后堆化，时间复杂度为O(nlogK)，时间复杂度比方案1好，毕竟K一般是远远小于n的。 方
CF1942 D. Learning to Paint [求topk的dp]
传送门:CF [前题提要]:赛时想不到怎么维护topk的方法,掉大分了.赛后发现该维护方法应该算一个挺典的trick,故记录一下 首先对于这道题,我们发现显然是需要使用dp,因为我们需要在最后输出前 k k k大的贡献,然后 n n n范围才 1 e 3 1e3 1e3,这一切都在暗示我们使用dp. 考虑如何使用dp,其实不难想到使用 d p [ i ] [ k ] [ 0 / 1 ] d
【数据结构和算法初阶(C语言)】二叉树的顺序结构--堆的实现/堆排序/topk问题详解---二叉树学习日记②12
目录 编辑 1.二叉树的顺序结构及实现 1.1 二叉树的顺序结构 2 堆的概念及结构 3 堆的实现 3.1堆的代码定义 3.2堆插入数据 3.3打印堆数据 3.4堆的数据的删除 3.5获取根部数据 3.6判断堆是否为空 3.7 堆的销毁 4.建堆以及堆排序 4.1堆排序---是一种选择排序 4.2升序建大堆，降序建小堆 4.3 建堆的时间复杂度 4.3.1向下调整建堆 4.3
[LeetCode]40.最小的k个数（TopK问题。通过维护堆、优先队列、快排思想等解决方法）
最小的k个数 输入整数数组 arr ，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。 示例 1： 输入：arr = [3,2,1], k = 2输出：[1,2] 或者 [2,1] 示例 2： 输入：arr = [0,1,2,1], k = 1输出：[0] 限制： 0 <= k <= arr.length <=
python使用heapq实现小顶堆（TopK大）/大顶堆（BtmK小）
参考链接 https://www.coder4.com/archives/3844 求一个数列前K大数的问题经常会遇到，在程序中一般用小顶堆可以解决，下面的代码是使用python的heapq实现的小顶堆示例代码： # !/usr/bin/env python# -*- coding:gbk -*-import sysimport heapqclass TopKHeap(object)
初阶数据结构之---堆的应用（堆排序和topk问题）
引言 上篇博客讲到了堆是什么，以及堆的基本创建和实现，这次我们再来对堆这个数据结构更进一步的深入，将讲到的内容包括：向下调整建堆，建堆的复杂度计算，堆排序和topk问题。话不多说，开启我们今天的内容吧。 堆排序 在讲堆排序之前，我想讲讲建堆的问题。在上篇博客中，我们建堆的时候是存在一个数组（数组中存储着我们建堆所需要的元素），通过一个个取出数组中的元素并插入新的堆中达到建堆目的。这时我们可以
数据结构——堆的应用 Topk问题
💞💞 前言 hello hello~ ，这里是大耳朵土土垚~💖💖 ，欢迎大家点赞🥳🥳关注💥💥收藏🌹🌹🌹 💥个人主页：大耳朵土土垚的博客 💥 所属专栏：数据结构学习笔记 、C语言系列函数实现 💥对于数据结构顺序表、链表、堆有疑问的都可以在上面数据结构的专栏进行学习哦~ 有问题可以写在评论区或者私信我哦~ 🥳🥳前面我们学习了利用堆进行排序，今天我们将继
【数据结构】堆的TopK问题
大家好，我是苏貝，本篇博客带大家了解堆的TopK问题，如果你觉得我写的还不错的话，可以给我一个赞👍吗，感谢❤️ 目录 一. 前言二. TopK三. 代码 一. 前言 TOP-K问题：即求数据结合中前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。比如：专业前10名、世界500强、富豪榜、游戏中前100的活跃玩家等。对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方