查找前 N 个最流行的元素答案

【问题标题】：Find the top N most popular elements查找前 N 个最流行的元素
【发布时间】：2023-03-09 03:37:02
【问题描述】：

我有一个 TrackDay 对象列表，供跑步者在不同的日子在田径场上行走。每对开始/结束时间都标志着跑步者跑了一圈。我们保证有一个匹配的开始/结束日期（按照它们在相应列表中出现的顺序）：

TrackDay() {
    List<DateTime> startTimes
    List<DateTime> finishTimes
}

我想找出跑步者跑得最多的前 N 天（比如说 3 天）。这意味着找到每个 TrackDay 对象的 N 最长总开始/结束时间。天真的方法是执行以下操作：

for (TrackDay td : listOftrackDays) {
    // loop through each start/finish lists and find out the finish-start time for each pair.
    // Add the delta times (finish-start) up for each pair of start/finish objects.
    // Create a map to store the time for each TrackDay
    // sort the map and get the first N entries
}

有没有更好、更干净/高效的方法来完成上述操作？

【问题讨论】：

将 Collection.sort() 与自定义比较器一起使用。
我会照 Jawad 所说的去做，并在 TrackDay 类中添加一个 totalTime() 方法
@JawadLeWywadi 感谢您的建议。您能否在假设 TrackDay 的定义不能更改的情况下，稍微扩展一下这种比较器的工作原理。一个代码 sn-p 会有很大帮助
Collections.sort(...) 的唯一问题是这将发生在适当的位置，如果他的列表排序有意义，那么排序操作后它将随后丢失。
@Tgsmith61591 没错，我创建了一个包含所有 totalTimes 值的临时列表，并且临时列表不是原始列表排序的。

标签： java algorithm sorting

【解决方案1】：

您要解决的问题是众所周知的Selection algorithm，尤其是Quick select。虽然排序通常效果很好，但对于大型集合，最好考虑这种方法，因为它会给你线性时间而不是 N*log(N)。

【讨论】：

似乎快速选择是用于查找列表中第 k 个最大的，而不是列表中第一个 k 大的。您能否举例说明在这种情况下如何使用快速选择？
@JohnBaum 列表中前 k 个最大的元素就是所有等于或大于第 k 个最大元素的元素。
这个答案很好。 OP 对创建天和总时间的地图有正确的想法。但是如果你想要最好的性能，你应该使用这个算法而不是 Java 的 sort()。后者会不必要地对整个列表进行排序，而不是只选择前 N 个。遗憾的是 Java API 没有部分排序功能。 C++ 标准库有。
那么，在找到第 k 个最大的（如果我想找到前 3 个，则说第 3 个最大）后，我是否只需循环剩余 trackDays 以找到大于第 3 个最大的那些？
不，当您找到最大的第 k 个最大（枢轴将指向它）时 - 您将需要从 0 迭代到 K（K 是枢轴的索引）并获得所有最大的 K项目。请注意，thay 可能不会出现在排序顺序中 - 没有“合并” - 只是“分区”，因此不会真正发生排序。

【解决方案2】：

这个解决方案应该是线性时间。我假设 startTimes 和 finishTimes 支持随机访问。我不知道您的 DateTime 属于哪个 API，所以使用了 java.time.LocalDateTime。

public List<TrackDay> findTop(List<TrackDay> trackDays, int limit) {
    limit = Math.min(limit, trackDays.size());
    List<Duration> durations = new ArrayList<>(Collections.nCopies(limit, Duration.ZERO));
    List<TrackDay> result = new ArrayList<>(Collections.nCopies(limit, null));
    int lastIndex = limit - 1;
    for (TrackDay trackDay : trackDays) {
        Duration duration = Duration.ZERO;
        for (int i = 0, n = trackDay.startTimes.size(); i < n; i++) {
            duration = duration.plus(Duration.between(trackDay.startTimes.get(i), trackDay.finishTimes.get(i)));
        }
        Integer destinationIndex = null;
        for (int i = lastIndex; i >= 0; i--) {
            if (durations.get(i).compareTo(duration) >= 0) {
                break;
            }
            destinationIndex = i;
        }
        if (destinationIndex != null) {
            durations.remove(lastIndex);
            result.remove(lastIndex);
            durations.add(destinationIndex, duration);
            result.add(destinationIndex, trackDay);
        }
    }
    return result;
}

【讨论】：