import heapq class TopK: """ 获取大量元素 topk 大个元素，固定内存 思路： 1. 先让入元素前 k 个建立一个最小堆 2. 迭代剩余元素： 如果当前元素小于堆顶元素，跳过该元素 否则替换堆顶元素为当前元素，并重新调整堆 """ def __init__(self, ...
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2021-03-30 13:16:26
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最近面试时遇到这个问题，蛮有意思的，经典题目了。 问题如下： 在一堆数据里面找到前 K 大（当然也可以是前 K 小）的数。 1、首先想到的对数据进行全排序，取出其中最大的K个数。比如：快排或者归并 后期补代码吧 2、其次做一些优化，其实找前K大的不用全部所有值得顺序都确定好，只要排K个值就好了，故想 ...
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2020-12-29 11:53:03
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处理数据常用的语言，使用基本的api处理一个wordcount 读取文件，找出单词（转大写）出现次数，并排序，获取TopK数据。 scala语言 def main(args: Array[String]): Unit = { //读取文件 val source: BufferedSource = S ...
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2020-12-21 11:45:54
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快排与TopK 问题都可以用partition解决，所以这里将两者放在一起进行总结 topK 问题 #include<vector> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; class Solution{ public: ...
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2020-12-02 12:25:31
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一、L1范式和L2范式 二、均值，最小，最大等 三、dim 四、topK 五、compare ...
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2020-11-25 12:49:52
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《TopK到底怎么答？》介绍了TopK的四种解法，其中随机选择(randomizedselect)最为经典，用减治法(Reduce&Conquer)的思想，将数据规模急速降低，总体复杂度为O(n)。结尾挖了一个坑：求TopK，有没有比随机选择更快的方法呢？空间换时间，是算法优化中最常见的手段，如果有相对充裕的内存，可以有更快的算法。画外音：即使内存不够，也可以水平切分，使用分段的方法来操作
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2020-11-17 12:08:41
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架构师之路年终总结（八）-算法篇写了几万字关于算法与数据结构的文章，稍作总结，希望对大家有帮助。画外音：都是面试官最喜欢问的，必须要掌握。1.TopK问题六种方法求解TopK问题，阅读量超高。《拜托，面试别再问我TopK了！》全局排序、局部排序，堆，分治法，减治法，随机选择等六种方法，时间复杂度从平方到线性，彻底搞懂TopK。画外音：分治法，减治法的本质是什么？2.数1问题四种方法求解数1问题，阅
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2020-11-16 13:54:58
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题目 在未排序的数组中找到第 k 个最大的元素。请注意，你需要找的是数组排序后的第 k 个最大的元素，而不是第 k 个不同的元素。 示例 输入：[3,2,3,1,2,4,5,5,6] 和 k = 4 输出：4 TopK问题是一道高频面试题！ 解法一：排序+查找 由于数组是未排序的，最直接粗暴的方法就 ...
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2020-07-02 16:32:29
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文章目录 安装openssl工具 自签名证书 从pfx中导出公钥/私钥/证书 pkcs12转pkcs8 安装openssl工具 centos yum install openssl ubuntu apt-get install openssl windows从网上下载已经编译好的opensslhtt ...
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2020-07-01 00:08:46
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545. 前K大数 II 中文English 实现一个数据结构，提供下面两个接口1.add(number) 添加一个元素2.topk() 返回前K大的数 样例 样例1 输入: s = new Solution(3); s.add(3) s.add(10) s.topk() s.add(1000) s ...
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2020-06-27 19:58:24
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