欢迎您访问程序员文章站本站旨在为大家提供分享程序员计算机编程知识!
您现在的位置是: 首页

海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现

程序员文章站 2024-03-22 23:31:22
...

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。

海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现

  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