海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现
来源:互联网 发布:mac 梦幻西游无法启动 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 05:22
问题描述:有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个最大的数。(称作Top k或者Top 10)
问题分析:由于(1)输入的大量数据;(2)只要前K个,对整个输入数据的保存和排序是相当的不可取的。
可以利用数据结构的最小堆来处理该问题。
最小堆如图所示,对于每个非叶子节点的数值,一定不大于孩子节点的数值。这样可用含有K个节点的最小堆来保存K个目前的最大值(当然根节点是其中的最小数值)。
每次有数据输入的时候可以先与根节点比较。若不大于根节点,则舍弃;否则用新数值替换根节点数值。并进行最小堆的调整。
实现代码以及说明:
#include<stdio.h>int n; ///数字个数,n很大(n>10000)int dui[10];#define K 10 ///Top K,K的取值void create_dui(); ///建堆void UpToDown(int); ///从上到下调整int main(){ int i; int tmp; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { for(i=1;i<=K;i++) ///先输入K个 scanf("%d",&dui[i]); create_dui(); ///建小顶堆 for(i=K+1;i<=n;i++) { scanf("%d",&tmp); if(tmp>dui[1]) ///只有大于根节点才处理 { dui[1]=tmp; UpToDown(1); ///向下调整堆 } } } return 1;}void create_dui(){ int i; int pos=K/2; ///从末尾数,第一个非叶节点的位置K/2 for(i=pos;i>=1;i--) UpToDown(i);}void UpToDown(int i){ int t1,t2,tmp,pos; t1=2*i; ///左孩子(存在的话) t2=t1+1; ///右孩子(存在的话) if(t1>K) ///无孩子节点 return; else { if(t2>K) ///只有左孩子 pos=t1; else pos=dui[t1]>dui[t2]? t2:t1; if(dui[i]>dui[pos]) ///pos保存在子孩子中,数值较小者的位置 { tmp=dui[i];dui[i]=dui[pos];dui[pos]=tmp; UpToDown(pos); } }}
由于仅仅保存了K个数据,有调整最小堆的时间复杂度为O(lnK),因此TOp K算法(问题)时间复杂度为O(nlnK).
https://www.cnblogs.com/xudong-bupt/archive/2013/03/20/2971262.html
阅读全文
0 0
- 海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现
- 海量数据处理的 Top K算法(问题) hashtable+小顶堆实现
- 海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现
- 海量数据处理: Top K算法(问题) 小顶堆实现
- 海量数据处理算法(top K问题)
- 海量数据处理的top K个数的问题
- 算法10—海量数据处理之top k算法
- 海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数(top K问题)
- 海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数(top K问题)
- 海量数据处理-10亿个数中找出最大的10000个数(Top K问题)
- 转 -- Top K算法问题的实现
- Top K算法问题的实现
- Top K算法问题的实现
- 海量数据Top K算法
- 海量数据top K问题
- 海量数据Top K算法(C实现)
- 海量数据Top K算法(C实现)
- Top K算法的实现
- 《学习OpenCV》第八章轮廓课后题
- 重温Mybatis
- Linux C 第十五章网络编程十个问题及解答(2)
- 第十四周项目三——B_树的基本操作
- Linux之redhat-----Samba 企业应用案例
- 海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现
- jQuery
- Bailian3247 回文素数【素数+回文】(POJ NOI0113-11)
- Nginx工作原理及优化
- 由一个创建100G的表空间的面试题引发的思考
- css知多少(1)——我来问你来答
- 用筛法求100之内的素数。
- java第四篇 可变参数
- 如何设计一个秒杀系统