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给定两个长度相等的列表 N
,我想找到 K
最大的乘积,这些乘积可以通过将每个列表中的一个元素相乘得到。例如,如果
> A = [7, 9, 4, 1, 6]
> B = [8, 1, 3, 10, 7]
> K = 3
结果为[90, 72, 70]
或[9*10, 9*8, 7*10]
,由
> sorted([x*y for x in A for y in B], reverse=True)[:K]
[90, 72, 70]
有没有更高效的算法,不需要将所有 N^2
对相乘?
最佳答案
如前所述,第一步是按降序对列表 A
和 B
进行排序(或者仅对两个列表中的 K 个最大的列表进行排序)。然后,所有最大 K 个产品将位于左上角的大致三角形区域中,最大产品为 A[0]*B[0]
。换句话说,如果 A[i]*B[j]
在前 K 个中,那么 A[i-1]*B[j]
也一定是和 A[i]*B[j-1]
(假设 i, j > 0
)。
因此,您可以从左上角开始,然后使用 Heap扩展当前元素的“低”和“右”邻居,并将它们也放入堆中,直到拥有所需的所有 K 元素。或者从 A 的所有 K 个最大元素与 B 中已经在堆上的最大元素配对开始,并且只向一个方向扩展。
Python 示例,使用 heapq
模块,但同样适用于几乎任何其他语言。请注意,我们将负数产品添加到堆中,因为堆将按最小优先排序。
def top_k_prod(A, B, k):
A = heapq.nlargest(k, A)
B = heapq.nlargest(k, B)
result = []
heap = [(-A[i] * B[0], i, 0) for i in range(len(A))]
while heap and len(result) < k:
p, a, b = heapq.heappop(heap)
result.append(-p)
if b < len(B)-1:
heapq.heappush(heap, (-A[a] * B[b+1], a, b+1))
return result
例子:
import random
A = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
B = [random.randint(0, 100) for _ in range(100)]
K = 20
result = top_k_prod(A, B, K)
test = sorted([x*y for x in A for y in B], reverse=True)[:K]
print(result)
# [9900, 9702, 9603, 9600, 9504, 9408, 9405, 9405, 9400, 9400, 9312, 9306, 9300, 9216, 9212, 9212, 9207, 9200, 9120, 9120]
print(result == test)
# True
复杂度应该是 O(NlogN + KlogK)
用于排序 A
和 B
然后大约 K
循环中的堆操作迭代。三角形“目标”区域中的每个单元格只会从其左邻域扩展一次,添加到堆但未使用的单元格也限制为 K(每个“行”中一个),最多可提供 2*K 个元素检查。
关于python - 给定两个列表查找前 K 产品的有效方法,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53317379/
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