我有一个正在运行的整数流，如何在任何时间点从该流中获取最大的k个元素。
答案 0 :(得分：15)
最简单的解决方案是填充min-heap大小k。
首先，使用第一个k元素填充堆。
接下来，对于流中的每个元素 - 检查它是否大于堆的头部，如果是 - 弹出当前头部，然后插入新元素。
在流中的任何时刻 - 堆都包含最大的k元素。
此算法为O(nlogk)，其中n是到目前为止在流中遇到的元素数。
另一种解决方案，在某些情况下，在渐近复杂性方面稍微复杂但理论上更好，是保留2k元素的数组。
首先，加载前2k个元素。
运行Selection Algorithm，找出最高k。放弃其余部分，此时数组中只剩下k个元素。
现在，再次使用下一个k元素填充数组，然后重复。
在每个点上，数组包含k个最大元素，最多k个元素不是最大的元素。您可以为此阵列上的每个查询运行选择算法。
运行时分析：
维护阵列：每个选择算法都是O(2k) = O(k)。每k个元素执行一次，n/k次，如果n表示到目前为止看到的元素数量，则为O(n/k * 2k) = O(n)。
此外，每个查询都是O(k)，如果查询的数量为Q，则会为我们提供O(n + Q*k)运行时。
为了提高效率，我们需要Q*k < nlogk
Q*k < nlogk
Q < n/k * logk
因此，如果如上所述限制查询的数量，则此解决方案在渐近复杂度方面可能更有效。
在实践中，获得top k通常是通过使用min-heap解决方案来完成的，至少在我看到它需要的时候。
答案 1 :(得分：0)
def gse(y_true, y_pred):
# some tensor operation on y_pred and y_true
return K.mean(K.square(y_pred - y_true), axis=-1)
nsmallest或nlargest方法采用参数k和要在其中找到最小/最大元素的数组