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:为什么淘宝不卖激光笔 编辑:程序博客网 时间:2024/06/09 22:41
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).
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