Wanwan87 703. kth largest element in a stream#8
Conversation
| self.top_k = nums[:k] #先頭k個を取り出す | ||
| heapq.heapify(self.top_k) #最小ヒープに変換 | ||
| for i in range(k, len(nums)): | ||
| heapq.heappushpop(self.top_k,nums[i]) #nums[i]の値をpushして最小値をpopする |
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, のあとにスペースが空いているものと空いていないものが混在しているのが気になりました。空けるほうに統一するとよいと思います。
参考までにスタイルガイドへのリンクを共有いたします。
https://google.github.io/styleguide/pyguide.html#36-whitespace
Do use whitespace after a comma, semicolon, or colon, except at the end of the line.
なお、このスタイルガイドは“唯一の正解”というわけではなく、数あるガイドラインの一つに過ぎません。チームによって重視される書き方や慣習も異なります。そのため、ご自身の中に基準を持ちつつも、最終的にはチームの一般的な書き方に合わせることをお勧めします。
| - 書いてみてエラーがいくつか出たので修正 | ||
| - コンストラクタ内でself.変数=値とすることで、値とインスタンスを紐づけて格納する。selfはインスタンス自身を指すので、インスタンスが複数あっても、値を別々に保持できる。 | ||
| - sortとsortedでソートできる。sortは元のリスト自身を並び替える、sorted(リスト)は元を変えずに新しい並び替えリストを返す。sortedだと変数が増えるのでsortを選択。 | ||
| - |
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コードを書く前に実行時間を見積もるとよいと思います。
こちらをご参照ください
Yuto729/leetcode#16 (comment)
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ありがとうございます、意識してなかったので今後考えてみます。
ソート解 O(Mnlon(n))
ヒープ解 O(M*logk)
M=10^4
n=10^4+10^4
遅い場合：10^6 [ステップ/s]
早い場合：10^7
ソート
遅い側：(10^4 * 210^4 * 14.3) /10^6 = 28.610^2
早い側：286秒
ヒープ
遅い側：(10^4 * 14.3) /10^6 = 14.310^-2
早い側：14.310^-3
結構時間変わるんですね
| self.top_k = nums[:k] | ||
| heapq.heapify(self.top_k) | ||
| for i in range(k, len(nums)): | ||
| heapq.heappushpop(self.top_k,nums[i]) |
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numsのk個目までとそれ以降をわけずに処理をしてもいいのかなと思いました。
例えば、add関数を使う方法があります。
def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
self.k = k
self.top_k = []
for num in nums:
self.add(num)There was a problem hiding this comment.
ありがとうございます、提案頂いたもののほうが読みやすい気がしますね
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この問題：https://leetcode.com/problems/kth-largest-element-in-a-stream/
次の問題：https://leetcode.com/problems/top-k-frequent-elements/description/