最大K个数问题的Python版解法总结
更新时间：2016年06月16日 18:09:39 作者：mattkang
这篇文章主要介绍了最大K个数问题的Python版解法总结,以最大K个数问题为基础的算法题目在面试和各大考试及竞赛中经常出现,需要的朋友可以参考下
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)
相关文章
Pytorch之tensorboard无法启动和显示问题及解决
这篇文章主要介绍了Pytorch之tensorboard无法启动和显示问题及解决方案,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教2023-09-09
这篇文章主要介绍了python 定时修改数据库的示例代码，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧2018-04-04
Python是一种简单易学的编程语言，适合初学者入门。本文将介绍Python的安装教程以及快速入门，帮助读者快速上手Python编程。2023-09-09
这篇文章主要介绍了Python中unittest的数据驱动详解，数据驱动测试，是一种单元测试框架，文章围绕主题展开详细的内容介绍，具有一定的参考价值，需要的小伙伴可以参考一下2022-08-08
这篇文章主要介绍了python序列去重并保持原始顺序操作，文章围绕了python 序列去重的相关资料展开详细介绍，需要的小伙伴可以参考一下，希望对你的有所帮助2022-03-03
下面小编就为大家分享一篇python list元素为tuple时的排序方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2018-04-04
这篇文章主要介绍了Tensorflow--取tensorf指定列的操作方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧2020-06-06
应朋友要求,帮忙采集某车之家的一些汽车品牌的销售数据,包含购车时间、车型、经销商、裸车价等一类信息. 今天我们就简单演示一下采集过程,大家可以根据自己的兴趣进行拓展.比如采集自己喜欢的品牌汽车数据进行统计分析等等,需要的朋友可以参考下2021-06-06
这篇文章主要介绍了python中的三种注释方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教2022-06-06
这篇文章主要为大家介绍了科学Python开发环境Spyder必知必会点及使用详解,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步,早日升职加薪2024-01-01
最新评论