알고리즘

상위 K개, 스트림 처리와 힙 응용

Top-K 문제는 전체 중 상위 K개만 필요할 때 등장합니다. 데이터가 계속 들어오는 스트림 환경에서는 매번 전체 정렬을 하면 느리고 메모리도 많이 씁니다.

상위 K 힙 응용 검토 힙 정렬성...와 상위 K 힙 응용 검토 우선순위 흐...를 중심으로 상위 K개, 스트림 처리와 힙 응용의 판단 흐름을 읽습니다.

핵심 흐름

1

핵심 원리 정돈: 상위 K·스트림 처리

Top-K는 어떤 값을 남길지보다 어떤 값을 버려도 되는지를 우선 정하면 쉬워집니다.

2

Top-K 처리의 운영 영향

스트림 시스템에서는 정렬을 매번 수행할 수 없습니다.

3

스트림 Top-K 디버깅 시나리오

여기서는 오답 - 디버깅 - 교정 - 검증 흐름으로 추적해, 어디서 불변식이 깨지는지 단계별로 확인합니다.

4

Top-K: 기본 Top-K 스트림

문제 의도: 스트림 입력에서 최소 힙으로 Top-K를 유지하는 기본 패턴을 학습합니다.