Top-k影响节点最大化问题图G=（V，E），信息可以在节点之间按照一定的概率传播。

BFPRT个人感觉是topk问题最吹逼的算法，最坏时间复杂度都是O(n)而快速选择算法的时间复杂度平均是O(n)，最坏仍是O(n^2)好像上面两个的区别都是在pivot的选择上，快速选择是因为只考虑一半的元素。以上两个+快排+归并，都得搞懂才能去面试参考链接：BFPRT：BFPRT快速选择：快速选择

top-K问题是一类经典的问题，它能解决许多海量数据处理相关的问题，例如在1亿个ip中找出访问次数前1000的ip，在海量搜索字符串中找出搜索频率排在前十的搜索字符串等等。

面试题17.14.最小K个数设计一个算法，找出数组中最小的k个数。以任意顺序返回这k个数均可。示例：输入：arr=[1,3,5,7,2,4,6,8],k=4输出：[1,2,3,4]提示：0smallestK(vector&arr,intk){priority_queueq;for(int&a:arr){q.push(a);if(q.size()>k)q.pop();}vectorres;while

百度面试题：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。解题思路：step1：查询统计第一种就是进行排序了，可排序的方法有

利用带文本节点学习有向网络的嵌入-软件包依赖网络的应用;移动社会网络中的演化中心性和最大团;Top-k重叠最密集子图：近似和复杂性;BiasedWalk：图表示学习的有偏抽样;针对异构网络群体的多层假设检验

堆排序在工业届应用很广泛，在实际应用中的top-k问题很适合用堆的思想完成。I、上帝视角看堆排序堆排序就是利用堆（常用大顶堆）进行排序的方法。它的基本思想就是，将待排序的序列构成一个大顶堆。

方案简介在爱奇艺与CCF联合举办的“2019CCF大数据与计算智能大赛-视频版权检测”赛道比赛中，来自爱奇艺的都挺好团队采用了卷积神经网络SE-ResNeXt获得特征向量，对特征向量进行搜索获得top-k

解题步骤具体实现summary二分法解题步骤具体实现summaryleetcode-719-找出第k小的距离对leetcode-378-有序矩阵中第K小的元素references:TopK问题的两种解决思路TOP-K

也是第一次以博客的形式记录，文笔烂到自己都看不下去，哈哈哈这篇学习笔记关于一种高效Top-k的频繁效用项集挖掘算法。参考文献：EfficientAlgorithmsforM

分析：TOP-K问题的几种解法：各种排序，最好是快速排序O（

面试中，TopK，是问得比较多的几个问题之一，到底有几种方法，这些方案里蕴含的优化思路究竟是怎么样的，今天和大家聊一聊。画外音：除非校招，我在面试过程中从不问TopK这个问题，默认大家都知道。问题描述：从arr[1,n]这n个数中，找出最大的k个数，这就是经典的TopK问题。栗子：从arr[1,12]={5,3,7,1,8,2,9,4,7,2,6,6}这n=12个数中，找出最大的k=5个。一、排序

TOP-K问题（查找第k小的数）+窗口一、BFPRT算法在一个数组中找出第k大的数1、暴力解法：先排序，再找2、快速排序：参考荷兰国旗问题，随机选数，分为左中右三个部分，然后按数量选择左边或右边区域，继续按荷兰国旗问题分三块

LGCL根据值的排序，为每个特征自动选择固定数量的相邻节点，将图形数据转换成一维格式的网格状结构（在节点邻域矩阵上执行最大池化，得到top-k特征元素），从而可以对泛型图进行常规的卷积操

而现有的基于top-k的图池化方法也存在一些问题。首先，为了构建池图拓扑，目前的top-k选择方法仅从单个角度评估节点的重

  根据知乎文章所述，GSAPool是Top-k的收官之作，今来拜读。

比如在搜索引擎中求当天用户点击次数排名前10000的热词；在文本特征选择中求IF-IDF值按从大到小排名前K个的等等问题，都涉及到一个核心问题，即TOP-K问题。

问题原型:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/62794982、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的

#用堆排序（最小堆）：top-k最大的数字题目：top-k算法，从n个大小的数组中，找出k个最大的数字并输出输入：数组大小n=10；k的值为5；数组为：9,8,3,2,10,20,13,1,5输出：20,13,10,9,8

一：背景介绍在一大堆数中求其前k大或前k小的问题，简称TOP-K问题。

也是第一次以博客的形式记录，文笔烂到自己都看不下去，哈哈哈这篇学习笔记关于一种高效Top-k的频繁效用项集挖掘算法。参考文献：EfficientAlgorithmsforM

问题：根据数据某列进行分组，选择其中另一列大小top-K的的所在行数据解析：求解思路很清晰，即先用groupby对数据进行分组，然后再根据分组后的某一列进行排序，选择排序结果后的top-K结果案例：取一下

Top-K问题，不难，思路优化过程：1.全局排序O(n*lg(n))2.局部排序，只排序topK个数，冒泡排序前k个，O(n*k)3.堆排序，topK个数也不用排序了，O(n*lg(k))4.分治法，每个分支

文章简介：基于字符，子词，词的机器翻译几乎都是以词频top-k数量建立的词典；但是针对字符相对杂乱的日文和字符较丰富的中文，往往他们的罕见词难以表示；本文提出采用字节级别的字词BBPE(byte-levelBPE

PostgreSQL排序的能力还是很强大的：《PostgreSQL11preview-并行排序、并行索引(性能线性暴增)单实例100亿TOP-K仅40秒》通常情况下，如果要让排序用上索引，那么索引必须与排序字段一致才行

这个模块(build-in)实现了一个堆的数据结构，完美的解决了Top-K问题，以后解决Top-K问题的时候，直接把这个模块拿来用就可以了注意，默认的heap是一个小顶堆！

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给出一个整数数组m，找到n个最大的数，其中m>=n.方法一：借助堆排序思想优点：借助一个n的大小的数组空间，不需要一次性将m全部加载到内存缺点：每个进入堆的数据都需要经过调整packagecom.jimmy.lib;importjava.util.Arrays;publicclassMyClass{publicstaticvoidmain(String[]args){intm[]={3,55,2,

CMC曲线：算一种top-k的击中概率，主要用来评估闭集中rank的正确率。例如：lable为m1，在100个样本中搜索。

k-means类聚与KNN中的top-k问题，以及二分查找与斐波那契查找的比较k-means类聚算法概念，是干啥的k-means算法思想代码KNN算法KNN算法是干啥的KNN算法原理top-k的求法KD-treek

1.绪论在同构信息网络中的相似度量算法：personalizedPageRank(P-PageRank)，SimRank，SCAN这些算法往往忽视了对象和联系的不同类型。由于不同类型的对象和联系带有不同的语义信息，因此很难将这些算法直接应用于异构信息网络中。为了体现异构信息网络中的语义信息，本文介绍了基于元路径的相似度量框架。目前有一些方法是基于框架的：·randomwalkusedinP-Pag

数据结构--堆概述堆实现堆插入，堆移除堆排序建堆排序TOP-K优先级队列定时器中位数堆的引用场景非常多，比如堆排序，TOP-K，优先级队列等；这里在学习及使用过程中做一个记录；好记性不如烂笔头概述堆是一个完全二叉树

前言：最近在开发一个功能:动态展示的订单数量排名前10的城市,这是一个典型的Top-k问题，其中k=10,也就是说找到一个集合中的前10名。

Exact-KRecommendationviaMaximalCliqueOptimization》论文下载地址为：https://arxiv.org/pdf/1905.07089.pdf之前介绍的推荐模型，大都是Top-K

Pro1:寻找前K大数方法1：K小根堆后面的值若大于当前根，则替换之，并调整堆大部分人都推荐的做法是用堆，小根堆。下面具体解释下:如果K=1，那么什么都不需要做，直接遍历一遍，时间复杂度O（N）。下面讨论K比较大的情况，比如1万。建立一个小根堆，则根是当前最小的第K个数。然后读入N-K个数，每次读入一个数就与当前的根进行比较，如果大于当前根，则替换之，并调整堆。如果小，则读入下一个。时间复杂度O（

如图：定义总共红色边框为all_negative=5(负样本)总共蓝色边框为all_positive=5（正样本）top-k推荐：从最后的按得分排序的推荐列表中返回前k个结果。

比如在搜索引擎中求当天用户点击次数排名前10000的热词；在文本特征选择中求IF-IDF值按从大到小排名前K个的等等问题，都涉及到一个核心问题，即TOP-K问题。

论文提出了类似于dropout作用的diversificationblock，通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力，在损失函数方面，提出专注于top-k类别的gradient-boostingloss

在一大堆数中求其前k大或前k小的问题，简称TOP-K问题。

一面：三次握手和四次挥手详细介绍TCP有哪些手段保证可靠交付URL从输入到页面渲染全流程如何预防中间人攻击DNS解析会出错吗，为什么ES6的Set内部实现如何应对流量劫持算法：top-K问题，分成top

新闻摘要内容提取的算法如下：1.按照算法对文本中的单词计算重要性，将符合阈值的设为关键字2.按照句子中单词的重要性给句子计算重要性3.按照句子的重要性为其排序4.取出top－k个句子为摘要准备工作：fromnltk.tokenizeimportsent_tokenize

Fagin算法和Threshold算法都是Top-K排序领域的经典算法(K代表只要对前K个值排序值)，不同于传统Top-k对一维数组前K个值排序，Fargin和Threshhold算法适用于参考多个排序指标时对前

论文提出了类似于dropout作用的diversificationblock，通过抑制特征图的高响应区域来反向提高模型的特征提取能力，在损失函数方面，提出专注于top-k类别的gradient-boostingloss

很快,就检测出了两个主要步骤：在图像上运行SSD网络，并使用通用算法（top-k滤波和非最大抑制算法）对输出进行后处理。