我必须按应用下载次数对“最受欢迎的应用 RSS”进行排序。问题来了：
假设有 1,000 个应用程序。
RSS 数据列出了每个应用类别的前 100 个应用。
RSS 数据还提供前 100 名应用列表，不分类别。
RSS按每个应用的下载次数排序，但具体下载次数未知。
每个应用程序都有两个已知属性：类别及其在 RSS 排名中的位置。
现在我想按估计的下载次数对所有 1,000 个应用程序进行排序。
排序不需要很准确，统计上来说最可能就可以了。
如何实现这种排序算法？ TIA。
【问题讨论】：
如下构建有向图：
然后，在构造图上执行topological sort。生成的排序将保证与每个单独的前 100 名列表兼容。
即使应用出现在多个类别列表中，这种方法也可以工作 - 假设类别列表相互一致（例如：根据总下载量而不是根据类别下载量进行排名）。例如，如果您曾经遇到过 X 在一个列表中的排名高于 Y 但 Y 在另一个列表中的排名高于 X 的情况，那么这将不会真正起作用（我不确定会怎样）。
如果没有更多信息（例如：某种概率模型），我无法真正解释“从统计上讲最有可能”的真正含义。
【讨论】：
一种简单的方法是使用整体前 100 名来确定从哪个类别中获取下一个应用。
在伪代码中：
While (not finished)
i++
category = Overall_list(i).getCategory()
Overall_list.add(get next app from list for category)
end while
所有没有进入前 100 名的类别将最后添加。
【讨论】：
你可以这样处理：（我假设每个应用只属于一个类别）
假设您对每个类别 C1 ..C10 有以下排名
C1 C2 ... C10
app1-1 app2-1
app1-2 &pp2-2
.. ...
app1-100 app2-100 app10-100
和
总体 100 大热门应用分类（例如）：
C app1-1 app1-2 app2 -1 ... app2-10
现在使用这两个表，首先您需要按照与列表 C 中出现的 app1-1 到 app10-1 相同的顺序对 C1 到 C10 进行排序，这样您就“知道”（更像是猜测）什么是 Category在排名方面更为重要。
然后使用此信息对其余部分进行排序。
现在我将使用一个更简单的示例来展示如何对其余元素进行排序。
让我们选取 3 个类别和 12 个应用。
C1 C2 C3
app1 app21 app31
app2 app22 app32
app3 app23 app33
app4 app24 app34
和C = app1 app2 app21 app31
1.先标记表中C中的所有元素：
app1 app21 ->app31
| /
app2 app22 app32
app3 app23 app33
app4 app24 app34
2.秒，对剩余元素进行排序
由于您没有更多信息，一个很好的近似值是从左到右查看每一行（从较大的排名顶部列表到较小的排名顶部列表），这给出：
app3 app22 app32 app4 app23 app33 app24 app34
那么总体分类是：
app1 app2 app21 app31 app3 app22 app32 app4 app23 app33 app24 app34
我希望这个例子能让我的想法更清晰，并能有所帮助。
我认为这种方法使用了 C1 ...C10 和 C 中的所有信息。
【讨论】：