如何获取2-dim数值数组对的topK项？

获取2-dim数值数组对的topK项的方法可以通过以下步骤实现：

遍历整个2-dim数组，并将每个数值和其对应的索引位置保存为一个二元组。
将所有的二元组存储在一个列表中。
对列表中的二元组按照数值大小进行降序排序。
取出排序后的前K个二元组，即为topK项。

下面是一个示例代码，用Python实现上述步骤：

import heapq

def get_top_k_pairs(arr, k):
    # 创建一个最小堆
    heap = []
    # 遍历2-dim数组，将二元组存储在最小堆中
    for i, row in enumerate(arr):
        for j, val in enumerate(row):
            # 使用负数将最小堆转换为最大堆
            heapq.heappush(heap, (-val, (i, j)))
            # 保持堆的大小为k
            if len(heap) > k:
                heapq.heappop(heap)
    
    # 取出堆中的所有元素
    top_k_pairs = [pair for _, pair in heap]
    # 将结果按照数值大小进行升序排序
    top_k_pairs.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
    
    return top_k_pairs

# 测试
arr = [
    [5, 7, 3],
    [2, 8, 4],
    [1, 6, 9]
]
k = 2
top_k_pairs = get_top_k_pairs(arr, k)
print(top_k_pairs)

上述代码使用了Python的heapq模块实现了最小堆。它首先将数组中的每个数值和对应的索引位置保存为二元组，并将二元组存储在最小堆中。在存储过程中，如果堆的大小超过了k，就弹出堆顶的元素，以保持堆的大小为k。最后，取出堆中的所有元素，并按照数值大小进行升序排序，即可得到topK项。

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