1.map和set的应用和比较 map和set都是关联式容器,底层容器都是红黑树. map以键值对的形式进行存储,方便进行查找,关键词起到索引的作用,值则表示与索引相关联的数据,以红黑树的结构实现,插入删除等操作都可以在O(log n)时间内完成. 所有元素都是键+值存在,key=value组成pair,是一组映射关系. 不允许键重复 所有元素是通过键进行自动排序的 map的键是不能修改的,但是其键对应的值是可以修改的 #include<string> #include<vector&g…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], k = 1 Output: [1] Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique ele…

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: 347. Top K Frequent ElementsYou may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements. Your algorithm's…

Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu…

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…

1． 问题描述 在大规模数据处理中,常遇到的一类问题是,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,这类问题通常称为“top K”问题,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率最高的前10首歌等等. 2． 当前解决方案 针对top k类问题,通常比较好的方案是[分治+trie树/hash+小顶堆],即先将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集…

Given a non-empty list of words, return the k most frequent elements. Your answer should be sorted by frequency from highest to lowest. If two words have the same frequency, then the word with the lower alphabetical order comes first. Example 1: Inpu…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. Example 1: Input: nums = [1,1,1,2,2,3], k = 2 Output: [1,2] Example 2: Input: nums = [1], k = 1 Output: [1] Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique ele…

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…

(这也是一道leetcode的经典题目:<LeetCode>解题笔记:004. Median of Two Sorted Arrays[H] 问题介绍 这是个超级超级经典的分治算法!!这个问题大致是说,如何在给定的两个有序数组里面找其中的中值,或者变形问题,如何在2个有序数组数组中查找Top K的值(Top K的问题可以转换成求第k个元素的问题).这个算法在很多实际应用中都会用到,特别是在当前大数据的背景下. 我觉得下面的这个思路特别好,特别容易理解!!请按顺序看.是来自leetcode上的s…