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使用加强堆解决 topK 问题

使用加强堆解决 topK 问题

作者:Grey

原文地址:

博客园:使用加强堆解决 topK 问题

CSDN:使用加强堆解决 topK 问题

题目描述

LintCode 550 · Top K Frequent Words II

思路

由于要统计每个字符串的次数,以及字典序,所以,我们需要把用户每次add的字符串封装成一个对象,这个对象中包括了这个字符串和这个字符串出现的次数。

假设我们封装的对象如下:

public class Word {
    public String value; // 对应的字符串
    public int times; // 对应的字符串出现的次数

    public Word(String v, int t) {
        value = v;
        times = t;
    }
}

topk方法的要求是: 出现次数多的排前面,如果次数一样,字典序小的排前面

很容易想到用有序表来做。

有序表定义的比较器的规则和topk的要求一样,如果要返回topk,直接从这个有序表弹出返回给用户即可。比较器的定义如下:

public class TopKComparator implements Comparator<Word> {
    @Override
    public int compare(Word o1, Word o2) {
        // 次数大的排前面,次数一样字典序在小的排前面
        return o1.times == o2.times ? o1.value.compareTo(o2.value) : (o2.times - o1.times);
    }
}

有序表配置这个比较器即可

TreeSet<Word>  topK = new TreeSet<>(new TopKComparator());

所以topk()方法很简单,只需要从有序表里面把元素拿出来返回给用户即可

public List<String> topk() {
      List<String> result = new ArrayList<>();
      for (Word word : topK) {
          result.add(word.value);
      }
      return result;
}

时间复杂度\(O(K)\)

以上步骤不复杂,接下来是add的逻辑,add的每次操作都有可能对前面我们设置的topK有序表造成影响,

所以在每次add操作的时候需要有一个机制可以告诉topK这个有序表,需要淘汰什么元素,需要新加哪个元素,让topK这个有序表时时刻刻只存topk个元素,

这样就可以确保topK()方法比较单纯,时间复杂度保持在\(O(K)\)

所以接下来的问题是:如何告诉topK这个有序表,需要淘汰什么元素,需要新加哪个元素?

我们可以通过堆来维持一个门槛,堆顶元素表示最先要淘汰的元素,所以堆中的比较策略定为:

次数从小到大,字典序从大到小,这样,堆顶元素永远是:次数相对更少或者字典序相对更大的那个元素。所以如果某个时刻要淘汰一个元素,从堆顶拿出来,然后再到topK这个有序表中查询是否有这个元素,有的话就从topK这个有序表中删除这个元素即可。

private class ThresholdComparator implements Comparator<Word> {

    @Override
    public int compare(Word o1, Word o2) {
        // 设置堆门槛,堆顶元素最先被淘汰
        return o1.times == o2.times ? o2.value.compareTo(o2.value) : (o1.times - o2.times);
    }
}

如果使用Java自带的PriorityQueue做这个堆,无法实现动态调整堆的功能,因为我们需要把次数增加的字符串在堆上动态调整,自带的PriorityQueue无法实现这个功能,PriorityQueue只能支持每次新增或者删除一个节点的时候,动态调整堆,时间复杂度是\(O(logN)\),但是如果堆中的节点变化了,PriorityQueue无法自动调整成堆结构,所以我们需要实现一个增强堆,用于节点变化的时候可以动态调整堆结构,并让堆的调整保持\(O(logN)\)时间复杂度。关于加强堆说明,可以参考这篇博客:加强堆结构说明

加强堆的核心是增加了一个哈希表,

private Map<Word, Integer> indexMap;

这个哈希表用于存放每个节点所在堆上的位置,在节点变化的时候,可以通过哈希表查出这个节点所在的位置,然后从所在位置进行heapify或者heapInsert操作,且这两个操作只会走一个,这样就动态调整好了这个堆结构,以下resign方法就是完成这个工作

public void resign(Word word) {
    int i = indexMap.get(word);
    heapify(i);
    heapInsert(i);
}

除了这个resign方法,自定义堆中的其他方法和常规的堆没有区别,在每次进行heapifyheapInsert操作的时候,如果涉及到交换两个元素,需要将indexMap中的两个元素的位置也互换

private void swap(int i, int j) {
    if (i != j) {
        indexMap.put(words[i], j);
        indexMap.put(words[j], i);
        Word tmp = words[i];
        words[i] = words[j];
        words[j] = tmp;
    }
}

由于自定义堆和有序表topk只存前k个数据,所以TopK结构中还需要一个哈希表来记录所有的字符串出现与否:

private Map<String, Word> map;

自此,TopK结构中的add方法需要的前置条件已经具备,整个add方法的流程如下:

image

关于复杂度,add方法,时间复杂度\(O(logK)\), topk方法,时间复杂度\(O(K)\)

完整代码

public static class TopK {
    private final TreeSet<Word> topK;
    private final Heap heap;
    private final Map<String, Word> map;
    private final int k;

    public TopK(int k) {
        this.k = k;
        topK = new TreeSet<>((o1, o2) -> {
            // 次数大的排前面,次数一样字典序在小的排前面
            return o1.times == o2.times ? o1.value.compareTo(o2.value) : (o2.times - o1.times);
        });
        heap = new Heap(k, (o1, o2) -> {
            // 设置堆门槛,堆顶元素最先被淘汰
            return o1.times == o2.times ? o2.value.compareTo(o1.value) : (o1.times - o2.times);
        });
        map = new HashMap<>();
    }

    public void add(String str) {
        if (k == 0) {
            return;
        }
        Word word = map.get(str);
        if (word == null) {
            // 新增元素
            word = new Word(str, 1);
            // 是否到达门槛可以替换堆中元素
            if (heap.isReachThreshold(word)) {
                if (heap.isFull()) {
                    Word toBeRemoved = heap.poll();
                    topK.remove(toBeRemoved);
                }
                heap.add(word);
                topK.add(word);
            }
        } else {
            if (heap.contains(word)) {
                topK.remove(word);
                word.times++;
                topK.add(word);
                heap.resign(word);
            } else {
                word.times++;
                if (heap.isReachThreshold(word)) {
                    if (heap.isFull()) {
                        Word toBeRemoved = heap.poll();
                        topK.remove(toBeRemoved);
                    }
                    heap.add(word);
                    topK.add(word);
                }
            }
        }
        map.put(str, word);
    }

    public List<String> topk() {
        if (k == 0) {
            return new ArrayList<>();
        }
        List<String> result = new ArrayList<>();
        for (Word word : topK) {
            result.add(word.value);
        }
        return result;
    }

    private static class Word {
        public String value;
        public int times;

        public Word(String v, int t) {
            value = v;
            times = t;
        }
    }

    // 加强堆结构
    private static class Heap {
        private final Word[] words;
        private final Comparator<Word> comparator;
        private final Map<Word, Integer> indexMap;

        public Heap(int k, Comparator<Word> comparator) {
            words = new Word[k];
            indexMap = new HashMap<>();
            this.comparator = comparator;
        }

        public boolean isEmpty() {
            return indexMap.isEmpty();
        }

        public boolean isFull() {
            return indexMap.size() == words.length;
        }

        public boolean isReachThreshold(Word word) {
            if (isEmpty() || indexMap.size() < words.length) {
                return true;
            } else {
                return comparator.compare(words[0], word) < 0;
            }
        }

        public void add(Word word) {
            int size = indexMap.size();
            words[size] = word;
            indexMap.put(word, size);
            heapInsert(size);
        }

        private void heapify(int i) {
            int size = indexMap.size();
            int leftChildIndex = 2 * i + 1;
            while (leftChildIndex < size) {
                Word weakest = leftChildIndex + 1 < size ? (comparator.compare(words[leftChildIndex], words[leftChildIndex + 1]) < 0 ? words[leftChildIndex] : words[leftChildIndex + 1]) : words[leftChildIndex];
                if (comparator.compare(words[i], weakest) < 0) {
                    break;
                }
                int weakestIndex = weakest == words[leftChildIndex] ? leftChildIndex : leftChildIndex + 1;
                swap(weakestIndex, i);
                i = weakestIndex;
                leftChildIndex = 2 * i + 1;
            }
        }

        public void resign(Word word) {
            int i = indexMap.get(word);
            heapify(i);
            heapInsert(i);
        }

        private void heapInsert(int i) {
            while (comparator.compare(words[i], words[(i - 1) / 2]) < 0) {
                swap(i, (i - 1) / 2);
                i = (i - 1) / 2;
            }
        }

        public boolean contains(Word word) {
            return indexMap.containsKey(word);
        }

        public Word poll() {
            Word result = words[0];
            swap(0, indexMap.size() - 1);
            indexMap.remove(result);
            heapify(0);
            return result;
        }

        private void swap(int i, int j) {
            if (i != j) {
                indexMap.put(words[i], j);
                indexMap.put(words[j], i);
                Word tmp = words[i];
                words[i] = words[j];
                words[j] = tmp;
            }
        }
    }
}

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posted @ 2022-04-10 11:26  Grey Zeng  阅读(297)  评论(0编辑  收藏  举报