数据结构堆topk 的相关内容

文章 2024-05-20 来自：开发者社区

数据结构与算法⑬(第四章_中_续二)堆解决Topk问题+堆的概念选择题

TopK问题介绍： TOP-K问题：即求数据中找出前K个最大的元素或者最小的元素，一般情况下数据量都比较大。在N个数中找出最大/小的前K个（比如在1000个数中找出最大/小的前10个）以前的方法：冒泡排序。时间复杂度： O(N^2) 现在找最大的k个数的方法：方法1：堆排序降序，前N个就是最大的。上篇学过时间复杂度： O(N*logN) 方...

文章 2024-04-09 来自：开发者社区

初阶数据结构之---堆的应用（堆排序和topk问题）

引言上篇博客讲到了堆是什么，以及堆的基本创建和实现，这次我们再来对堆这个数据结构更进一步的深入，将讲到的内容包括：向下调整建堆，建堆的复杂度计算，堆排序和topk问题。话不多说，开启我们今天的内容吧。堆排序在讲堆排序之前，我想讲讲建堆的问题。在上篇博客中，我们建堆的时候是存在一个数组（数组中存储着我们建堆所需要的元素），通过一个个取出数组中的元素并插入新的堆中达到建...

文章 2024-03-11 来自：开发者社区

数据结构——堆的应用 Topk问题

解题思路正常思路将这N个数建成一个大堆，然后Popk次，就可以找出最大的前k个；但是如果N非常大以亿计（10亿个整数所占空间大概4G）那么就会非常耗时耗力，难以计算。这里给出一种更好的解决办法： ①将前k个数建成小堆；（必须是小堆哦~） ②后面N-k个数依次比较，如果比堆顶的数据大，就替换它进堆； ...

文章 2023-07-26 来自：开发者社区

【数据结构与算法】堆的应用：堆排序和topk问题

一.堆排序我们知道冒泡算法的时间复杂度是O（N^2），在数据量很多的时候，N^2是个很可怕的数字，二分算法的时间复杂度是O(logn)，但是二分算法有限制条件，实用性并不高，那怎样才能高效实用的排序呢？堆排序就能很好解决上述问题，堆排序的时间复杂度是O(lo...

文章 2023-06-14 来自：开发者社区

数据结构-堆和堆排序-TopK问题

1.堆的定义堆是以二叉树的结构方式，所存储的一维数组。逻辑结构：二叉树物理结构：一维数组堆的特性：堆中某个节点的值总是不大于或不小于它的父亲节点的值。根结点值总是大于或等于其左右孩子结点的值，叫大根堆。根节点总是小于或等于其左右孩子结点的值，叫小根堆。堆总是一棵完全二叉树。如下图堆的示例：2.堆的实...

文章 2023-06-08 来自：开发者社区

数据结构学习分享之堆的详解以及TopK问题

1. 前言🚩本章就给大家带来久违的堆的知识,如果你还不知道数的相关知识,或者什么是完全二叉树,请跳转树的介绍,本章的堆结构需要树的知识做铺垫.数据结构中的堆结构本质上就是一种完全二叉树,我们上一章说完全二叉树适合用数组的结构来实现.这一章的关键就是向下调整和向上调整!2. 堆的概念以及结构🚩如果有一个关键码的集合K = { ，，...

文章 2023-05-23 来自：开发者社区

【数据结构之二叉树简介·顺序存储·应用：堆·堆排序·TOPK问题】

前言前面一篇讲述了树，包括树的定义·相关概念和树的存储结构等，今天将讲述二叉树的的理论及相关应用·堆排序·TOPK问题。1.二叉树简介1.1二叉树定义一棵二叉树是结点的一个有限集合，该集合或者为空，或者是由一个根节点加上两棵别称为左子树和右子树的二叉树组成。二叉树的特点：二叉树是每个结点最多有两个子树的树结构。即二叉树不允许存...