단어 주파수를 계산하는 topk가 정말 빨리 배열하는 것보다 빠릅니까

처음에 나는 topk 문제 더미의 정렬 효율이 더욱 높다고 생각했지만 (정말 어리석다) 아래의 코드 출력 시간차는 같다. 이것은 더미의 정렬이 topk 문제 더미의 정렬에 사용되는 시간과 같다는 것을 설명한다.

분석: 이 현상을 분석하면 먼저 빠른 배열의 시간 복잡도는 O(n*log(n))이고 배열에 대한 정렬은 두 가지 과정으로 나뉜다. 첫 번째 과정은 축적 과정, 즉 아래 코드의 get 이다.kk() 함수의 첫 번째 순환은 잎 노드가 아닌 마지막 노드(즉 색인 n/2곳)부터 무더기를 조정해야 하기 때문에 시간 복잡도는 O(n/2*log(n))이다.두 번째 과정은 앞 k를 정렬하는 것이다. 이 부분의 시간 복잡도는 O(k*log(n))이기 때문에 정렬 계산 topk의 시간 복잡도는 O(n/2*log(n))+O(k*log(n))=O(n*log(n))이다.사실 빠른 줄과 같다.

의 이해득실, 공사에서 우리는 보통 어떤 텍스트의 top-k를 빈번하게 계산해야 한다. 이때 모든 k가 무더기 정렬의 두 번째 과정을 다시 채택하면 시간 복잡도가 선형적으로 증가하고 한 번의 정렬보다 못하다. 앞으로 top를 원하는 만큼 top를 적게 해야 한다.그러나 nltk는 빠른 배열의 이런 방식으로 topk를 구하지 않았다

import math
import nltk
import jieba
import collections
import datetime
#start end     heap   
def shift(start,end,heap):
   per_head=start
   left_child_index=2*start+1
   max_index=left_child_index
   while max_index<=end:
       if max_index

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