topk()伪代码java
时间: 2023-10-09 20:04:21 浏览: 41
以下是 topk() 的伪代码实现,使用 Java 语言:
```
public static List<Integer> topK(int[] nums, int k) {
// 创建一个最小堆,堆的大小为 k
PriorityQueue<Integer> minHeap = new PriorityQueue<>(k);
// 遍历数组,将元素加入堆中
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
minHeap.offer(nums[i]);
// 如果堆的大小超过了 k,就移除堆顶元素
if (minHeap.size() > k) {
minHeap.poll();
}
}
// 将堆中的元素转换为列表并返回
return new ArrayList<>(minHeap);
}
```
该函数接受一个整型数组 `nums` 和一个整数 `k`,返回数组中前 k 大的元素。实现中使用了一个最小堆,遍历数组时将元素加入堆中,如果堆的大小超过了 k,就移除堆顶元素。最后将堆中的元素转换为列表并返回。
相关问题
topk()伪代码
topk() 伪代码如下:
```
function topk(nums, k):
# 使用堆来实现 topk
heap = []
for num in nums:
if len(heap) < k:
# 如果堆的大小小于 k,直接将元素加入堆中
heapq.heappush(heap, num)
else:
# 如果堆的大小已经达到 k,将当前元素与堆顶元素比较
# 如果当前元素大于堆顶元素,弹出堆顶元素,加入当前元素
if num > heap[0]:
heapq.heappop(heap)
heapq.heappush(heap, num)
# 返回堆中的元素列表
return heap
```
该算法使用堆(heap)来实现 topk。首先将前 k 个元素加入堆中,然后遍历剩余元素,如果当前元素大于堆顶元素,则将堆顶元素弹出,加入当前元素。最终返回堆中的元素列表。
推荐算法topk评价指标代码
以下是Top-K评价指标的代码实现:
```python
def top_k_precision(y_true, y_pred, k):
"""
Top-K Precision评价指标的实现
:param y_true: 真实标签向量
:param y_pred: 预测标签向量
:param k: k值
:return: Top-K Precision值
"""
sorted_indices = np.argsort(y_pred)[::-1][:k]
pred_labels = y_true[sorted_indices]
return np.sum(pred_labels) / k
```
```python
def top_k_recall(y_true, y_pred, k):
"""
Top-K Recall评价指标的实现
:param y_true: 真实标签向量
:param y_pred: 预测标签向量
:param k: k值
:return: Top-K Recall值
"""
sorted_indices = np.argsort(y_pred)[::-1][:k]
pred_labels = y_true[sorted_indices]
return np.sum(pred_labels) / np.sum(y_true)
```
```python
def top_k_f1(y_true, y_pred, k):
"""
Top-K F1评价指标的实现
:param y_true: 真实标签向量
:param y_pred: 预测标签向量
:param k: k值
:return: Top-K F1值
"""
precision = top_k_precision(y_true, y_pred, k)
recall = top_k_recall(y_true, y_pred, k)
return 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
```
以上三个函数分别实现了Top-K Precision、Top-K Recall和Top-K F1评价指标的计算。其中,k为预测的Top-K数量,y_true和y_pred分别为真实标签向量和预测标签向量。可以根据需要调用相应的函数计算评价指标。