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。

相关问题

topk()伪代码java

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。

SnowNLP的伪代码

以下是SnowNLP的一些主要功能的伪代码示例：

1. 中文分词

import jieba

def chinese_segmentation(text):
    # 将文本进行中文分词
    seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
    # 返回分词结果
    return " ".join(seg_list)

2. 情感分析

from snownlp import SnowNLP

def sentiment_analysis(text):
    # 将文本传入SnowNLP进行情感分析
    s = SnowNLP(text)
    # 返回情感分析结果
    return s.sentiments

3. 关键词提取

from snownlp import SnowNLP

def keyword_extraction(text, topK=10):
    # 将文本传入SnowNLP进行关键词提取
    s = SnowNLP(text)
    # 返回前topK个关键词
    return s.keywords(topK)

4. 文本分类

from snownlp import SnowNLP

def text_classification(text, categories):
    # 将文本传入SnowNLP进行文本分类
    s = SnowNLP(text)
    # 计算文本与各个类别的相似度
    similarities = {}
    for category in categories:
        similarities[category] = s.sim(category)
    # 返回相似度最高的类别
    return max(similarities, key=similarities.get)