703. Kth Largest Element in a Stream #8

garunitule · 2025-05-02T21:14:28Z

問題：703. Kth Largest Element in a Stream
次の問題：347. Top K Frequent Elements

huyfififi

良いと思います！これはよもやま話ですが、heapqはmin-heapですが、入れる値の正負を逆転させてmax-heapにすることもできることを、私自身どこかで聞かれたような記憶があります。

huyfififi · 2025-05-02T22:02:15Z

Heap/703/memo.md

+    heap_nums: List[int]
+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.heap_nums = heapq.nlargest(k, nums)


numsも

the stream of test scores

とあり、streamなので、stream processingとかを思い出すと、for文でひとつずつ処理していくことが想定解ではないでしょうか？

問題文が悪いですし、軽く調べてもよく分からず私も自信がないのですが... 😥

後のコメントでも触れていただいているのですが、nlargest+sortの方法だと読み手に考えさせてしまうのでより素直にfor文でnumsを回しながらaddする方法を選択しました！
4c0fb63

huyfififi · 2025-05-02T22:23:08Z

Heap/703/memo.md

+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.heap_nums = heapq.nlargest(k, nums)
+        self.heap_nums.sort()     


sorted listって、array実装のmin-heapなんですね 👀 heapがarrayでどう実装されているのか分からない読者にはheapify()の方が、heapである、という抽象度で止まって深掘りする必要がなくなるので親切かもしれません。これくらいは一般常識なのかもしれませんが 🤔

私は一瞬これheapになっているのか？と考えて問題ないことを確認しました。huyfififiさんと同じ意見です。

たしかにその通りですね。
nlargest + sortの方法だとヒープの実装までイメージする必要があって読み手に負荷をかけてしまいます
素直にfor文でnumsの要素を走査しながらaddする実装にしました

4c0fb63

シンプルで理解しやすくて良いと思います 👍

huyfififi · 2025-05-02T22:35:17Z

Heap/703/memo.md

+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.k = k
+        self.top_k_min_heap = sorted(heapq.nlargest(k, nums))


私もtop_k_min_heap派ですが、クラス名とkというinstance attributeに既に情報があるので、単にmin_heapにしてしまう方もいるだろうな、と予想します。

「こういう人もいるだろう」コメント勉強になります
クラス名やkというコンテキストがあるので min_heap でも充分通じそうですね
これは好みになるんですが、min_heapだけ見たときに一瞬考えるかもなと思い top_k_min_heap が良いかなと思いました

tokuhirat · 2025-05-03T02:06:40Z

Heap/703/memo.md

+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.k = k
+        self.top_k_min_heap = sorted(heapq.nlargest(k, nums))


self.top_k_min_heap = heapq.nlargest(k, nums)[::-1] でも可でしょうか。

tokuhirat · 2025-05-03T02:16:43Z

Heap/703/memo.md

+- top_k_min_heap
+とかかな？
+データ構造を示さなくてよいなら、top_k_valsとかもありそう。
+今回はヒープであることを明示したいので、top_k_min_heapがよさそう。


PythonではheapはただのListを介して操作されるのでわかりにくい印象で、変数名に書く方法はわかりやすいと思いました。

garunitule

@huyfififi @tokuhirat
レビューありがとうございます！
コメント返信しました

garunitule · 2025-05-03T02:30:47Z

Heap/703/memo.md

+    heap_nums: List[int]
+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.heap_nums = heapq.nlargest(k, nums)


後のコメントでも触れていただいているのですが、nlargest+sortの方法だと読み手に考えさせてしまうのでより素直にfor文でnumsを回しながらaddする方法を選択しました！
4c0fb63

garunitule · 2025-05-03T02:32:06Z

Heap/703/memo.md

+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.heap_nums = heapq.nlargest(k, nums)
+        self.heap_nums.sort()     


たしかにその通りですね。
nlargest + sortの方法だとヒープの実装までイメージする必要があって読み手に負荷をかけてしまいます
素直にfor文でnumsの要素を走査しながらaddする実装にしました

4c0fb63

garunitule · 2025-05-03T02:34:17Z

Heap/703/memo.md

+
+    def __init__(self, k: int, nums: List[int]):
+        self.k = k
+        self.top_k_min_heap = sorted(heapq.nlargest(k, nums))


「こういう人もいるだろう」コメント勉強になります
クラス名やkというコンテキストがあるので min_heap でも充分通じそうですね
これは好みになるんですが、min_heapだけ見たときに一瞬考えるかもなと思い top_k_min_heap が良いかなと思いました

huyfififi · 2025-05-03T08:21:41Z

Heap/703/memo.md

+
+```python
+import heapq
+class KthLargest:


nit

PEP8 - Blank Linesに

Surround top-level function and class definitions with two blank lines.

とあり、import文とその他ロジックは2つのblank linesで分けていただいた方が無難かと思います。

oda · 2025-05-03T09:43:58Z

Heap/703/memo.md

+        self.heap_nums = heapq.nlargest(k, nums)
+        self.heap_nums.sort()     


nlargest + sort でもいいんですが、nlargest の中身を読むと、全部 heap にいれて k 個取り出すとかだったと思います。そう考えると何か二度手間をしている感じがします。小さい方から k 個取り出すだけならば、アルゴリズムとしては、quickselect があるんですが (C++ だと nth_element) Python だとなさそうですね。

なんとなく被っているのと、sort で heap を作っているのが驚きを与えそうですね。sort よりも heapq.heapify を使ったほうが素直でしょう。

nlargestの実装は

n要素取ってきてheapify

残りの要素をheapreplace

ソート
という処理になっていました

なのでnlargest + sortは2回ソートしているので2度手間になっていますね

quickselectを確認し、実装してみました
c53131e

oda · 2025-05-03T09:47:08Z

Heap/703/memo.md

+https://github.com/shintaro1993/arai60/pull/12/files
+2分探索で解く方法もある。
+addにO(logn)（nはnumsの要素数）かかる。k<=n+1なのでヒープを使った解法のほうが早そう。
+と思ったけど、最初にソートしてk番目までの最大値をソートされたまま保持しておけばO(logk)でaddできるか


こういうソートされた状態での追加削除は、平衡二分木の出番なんですが、Python だと標準にはなくて、標準ではないけれども SortedContainers などを使うことが多いです。
https://grantjenks.com/docs/sortedcontainers/

なるほど、実装してみました。
1117820

703

bc68d01

huyfififi approved these changes May 2, 2025

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tokuhirat reviewed May 3, 2025

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703: レビューコメントを反映したコード

4c0fb63

garunitule commented May 3, 2025

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huyfififi reviewed May 3, 2025

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oda reviewed May 3, 2025

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garunitule added 2 commits May 10, 2025 18:51

703: 別解としてクイックセレクトで実装

c53131e

703: SortedListを使った別解を実装

1117820

garunitule merged commit be30625 into main May 30, 2025

		self.heap_nums = heapq.nlargest(k, nums)
		self.heap_nums.sort()

703. Kth Largest Element in a Stream #8

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Conversation

garunitule commented May 2, 2025

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