Java最小堆解决TopK问题

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Java最小堆解决TopK问题

TopK问题是指从大量数据(源数据)中获取最大(或最小)的K个数据. TopK问题是个很常见的问题:例如学校要从全校学生中找到成绩最高的500名学生,再例如某搜索引擎要统计每天的100条搜索次数最多的关键词. 对于这个问题,解决方法有很多: 方法一:对源数据中所有数据进行排序,取出前K个数据,就是TopK. 但是当数据量很大时,只需要k个最大的数,整体排序很耗时,效率不高. 方法二:维护一个K长度的数组a[],先读取源数据中的前K个放入数组,对该数组进行升序排序,再依次读取源数据第K个以后的数据…

最大堆最小堆解决TOPK问题

堆:实质是一颗完全二叉树,最大堆的特点:父节点值均大于子节点:最小堆的父节点值均小于子节点: 一般使用连续内存存储堆内的值,因而可以根据当前节点的索引值推断子节点的索引值: 节点i的父节点为(i-1)/2: 节点j的左子结点:j * 2 + 1; 节点j的右子结点:j * 2 + 2; 以下代码实现了最大堆最小堆,当比较函数使用std::greater,得到最大堆,当比较函数使用std::less得到最小堆: 代码及测试用例如下: //最大最小堆 //MaxMinHeap.h #pragma o…

scala写算法-用小根堆解决topK

topK问题是指从大量数据中获取最大(或最小)的k个数,比如从全校学生中寻找成绩最高的500名学生等等. 本问题可采用小根堆解决.思路是先把源数据中的前k个数放入堆中,然后构建堆,使其保持堆序(可以简单的看成k次insert操作).然后从源数据中的第k个数据之后的每个元素与堆的根节点(小根堆得root是最小的)比较,如果小于root,那么直接pass;如果大于,则执行headp.deleteMin,然后把该元素插入堆中并再次保持堆序.保持堆序需要涉及上滤与下滤的过程. 样例为: object M…

heapsort(Java)(最小堆)

public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); int n = input.nextInt(); int[] a = new int[n]; a[0] = 0; //不使用第一个位置 for(int i = 1; i < a.length; i++) a[i] = (int)(Math.random() * 100); //System.out.println(Arrays.toSt…

Java解决TopK问题（使用集合和直接实现）

在处理大量数据的时候,有时候往往需要找出Top前几的数据,这时候如果直接对数据进行排序,在处理海量数据的时候往往就是不可行的了,而且在排序最好的时间复杂度为nlogn,当n远大于需要获取到的数据的时候,时间复杂度就显得过高. 使用最小堆或者最大堆可以很好地解决Top大问题或者Top小问题. Top大问题解决思路:使用一个固定大小的最小堆,当堆满后,每次添加数据的时候与堆顶元素比较,若小于堆顶元素,则舍弃,若大于堆顶元素,则删除堆顶元素,添加新增元素,对堆进行重新排序. Top小问题解决思路:使用…