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海量数据面试题整理(不一定对)算法总结Bloom filter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这 个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如 何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况 下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应 该=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。扩展：Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A、B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=232大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。 现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。Hashing适用范围：快速查找，删除的基本数据结构，通常需要总数据量可以放入内存基本原理及要点：hash函数选择，针对字符串，整数，排列，具体相应的hash方法。碰撞处理，一种是open hashing，也称为拉链法；另一种就是closed hashing，也称开地址法，opened addressing。哈希碰撞处理的方法：第一种策略是open addressing，如果数组中当前位置已经被占用，他会为当前数据重新选择一个位置；第二种策略是separate chaining，在数组每一个位置安放一个链表。Open addressing策略常用三种方法：a.Liner probing这种方法简单的以当前位置为起点，线性搜索空闲位置。如果hash函数选择了第n个位置给当前数据，但是n位置已经被占用，该方法将会尝试n+1，n+2.,知道找到一个空闲位置，如果到达数组末尾，则从数组头继续搜索。这个尝试不同位置的过程叫做probing。b.Quadratic probingQuadratic probing的好处是可以降低clustering，因为probing的偏移是n2，而不是1，不会使得数据很接近。但是如果很多数据同时被映射到同一个位置上，那么这种方法也是于事无补的。当有很多数据被映射到同一个位置时候，他将会尝试x+1，x+4，x+9.这将使数据查找变得困难。c.double hashingdouble hashing中，probing的偏移取决于key value自己。当key映射到位置x，而x已经被占用的时候，则用第二个hash函数对key进行处理得到y，尝试x+y，x+2y,x+3y.直到找到一个可以插入的位置。选择第二个hash函数的目标是：hash函数值永远大于等于1，对于key的得到的hash结果和第一个hash函数不同。通常，第二个hash函数这么写：probe offset = c - key%c, c是一个小于数组大小的常数Separate chaining策略这种方法在数组的每一个位置上用一个链表扩展：d-left hashing中的d是多个的意思，我们先简化这个问题，看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半，分别叫做T1和T2，给T1和T2分别配备一个哈希函数，h1和h2。在存储一个新的key时，同时用两个哈希函数进行计算，得出两个地址h1key和h2key。这时需要检查T1中的h1key位置和T2中的h2key位置，哪一个 位置已经存储的（有碰撞的）key比较多，然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多，比如两个位置都为空或者都存储了一个key，就把新key 存储在左边的T1子表中，2-left也由此而来。在查找一个key时，必须进行两次hash，同时查找两个位置。问题实例：1)、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。IP的数目还是有限的，最多232个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。bit-map适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码扩展：bloom filter可以看做是对bit-map的扩展问题实例：1)已知某个文件内包含一些电话号码，每个号码为8位数字，统计不同号码的个数。8位最多99 999 999，大概需要99m个bit，大概10几m字节的内存即可。2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。将bit-map扩展一下，用2bit表示一个数即可，0表示未出现，1表示出现一次，2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示，我们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。堆适用范围：海量数据前n大，并且n比较小，堆可以放入内存基 本原理及要点：最大堆求前n小，最小堆求前n大。方法，比如求前n小，我们比较当前元素与最大堆里的最大元素，如果它小于最大元素，则应该替换那个最大元 素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量，求前n小，n的大小比较小的情况，这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素，效率很高。扩展：双堆，一个最大堆与一个最小堆结合，可以用来维护中位数。问题实例：1)100w个数中找最大的前100个数。用一个100个元素大小的最小堆即可。双层桶划分适用范围：第k大，中位数，不重复或重复的数字基本原理及要点：因为元素范围很大，不能利用直接寻址表，所以通过多次划分，逐步确定范围，然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩小，双层只是一个例子。扩展：问题实例：1)、2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数，内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。有点像鸽巢原理，整数个数为232,也就是，我们可以将这232个数，划分为28个区域(比如用单个文件代表一个区域)，然后将数据分离到不同的区域，然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间，就可以很方便的解决。2)、5亿个int找它们的中位数。这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为216个区域，然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数，之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域，同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。实 际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成224个区域，然后确定区域的第几 大数，在将该区域分成220个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有220，就可以直接利用direct addr table进行统计了。数据库索引适用范围：大数据量的增删改查基本原理及要点：利用数据的设计实现方法，对海量数据的增删改查进行处理。扩展：问题实例：7、倒排索引(Inverted index)适用范围：搜索引擎，关键字查询基本原理及要点：为何叫倒排索引？一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。以英文为例，下面是要被索引的文本：T0 = it is what it isT1 = what is itT2 = it is a banana我们就能得到下面的反向文件索引：a: 2banana: 2is: 0, 1, 2it: 0, 1, 2what: 0, 1检索的条件what, is 和 it 将对应集合的交集。正 向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引 中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很 容易看到这个反向的关系。扩展：问题实例：文档检索系统，查询那些文件包含了某单词，比如常见的学术论文的关键字搜索。外排序适用范围：大数据的排序，去重基本原理及要点：外排序的归并方法，置换选择 败者树原理，最优归并树扩展：问题实例：1).有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16个字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。这个数据具有很明显的特点，词的大小为16个字节，但是内存只有1m做hash有些不够，所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。trie树适用范围：数据量大，重复多，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：实现方式，节点孩子的表示方式扩展：压缩实现。问题实例：1)、有10个文件，每个文件1G， 每个文件的每一行都存放的是用户的query，每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。2)、1000万字符串，其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现？3)、寻找热门查询：查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个，每个不超过255字节。分布式处理 mapreduce要点：map时，根据数据划分（如取模），而不是根据索引划分（0100，。）适用范围：数据量大，但是数据种类小可以放入内存基本原理及要点：将数据交给不同的机器去处理，数据划分，结果归约。扩展：问题实例：1)、The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances ofeach different word in a set of documents:void map(String name, String document): / name: document name / document: document contents for each word w in document: EmitIntermediate(w, 1);void reduce(String word, Iterator partialCounts): / key: a word / values: a list of aggregated partial counts int result = 0; for each v in partialCounts: result += ParseInt(v); Emit(result);Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a 1 value by the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to sum all of its input values to find the total appearances of that word.2)、海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。3)、一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N2个数的中数(median)？经典问题分析上千万or亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况：可一次读入内存，不可一次读入。可用思路：trie树+堆，数据库索引，划分子集分别统计，hash，分布式计算，近似统计，外排序所谓的是否能一次读入内存，实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存，我们可以为数据建立字典，比如通过 map，hashmap，trie，然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候，我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据，当 然这样导致维护次数增加，不如完全统计后在求前N大效率高。 如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形，可以做的改变就是将字典存放到硬盘上，而不是内存，这可以参考数据库的存储方法。 当然还有更好的方法，就是可以采用分布式计算，基本上就是map-reduce过程，首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范 围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。得到结果后，各个机子只需拿出各 自的出现次数最多的前N个数据，然后汇总，选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据，这实际上就是reduce过程。 实际上可能想直 接将数据均分到不同的机子上进行处理，这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上，而另一个则可能完全聚集到一个机子上，同时还可 能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个，我们将1000万的数据分布到10台机器上，找到每台出现次数最多的前 100个，归并之后这样不能保证找到真正的第100个，因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个，但是它被分到了10台机子，这样在每台上只有1千 个，假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的，比如有1001个，这样本来具有1万个的这个就会被淘汰，即使我们让每台机子选 出出现次数最多的1000个再归并，仍然会出错，因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上，而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理，让不同的机器处理一个数值范围。 而外排序的方法会消耗大量的IO，效率不会很高。而上面的分布式方法，也可以用于单机版本，也就是将总的数据根据值的范围，划分成多个不同的子文件，然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。 另外还可以考虑近似计算，也就是我们可以通过结合自然语言属性，只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典，使得这个规模可以放入内存。1、给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件的大小为50*108/109 = 5G, 5G64=32G，远远大于内存限制的4G（1G为10亿字节）。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。s遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为）中。这样每个小文件的大约为30M。s遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000个小文件（记为）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。s求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloomfilter，4G内存大概可以表示340亿bit。将其中一个文件中的url使用Bloomfilter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloomfilter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。2、有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。方案1：s、顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。s、找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query,query_count)来统计每个query出现的次数。利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。将排序好的query和对应的query_cout输出到文件中。这样得到了10个排好序的文件（记为）。s、对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。方案2：一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。方案3：与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。3、有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。方案1：顺序读文件中，对于每个词x，取，然后按照该值存到5000个小文件（记为）中。这样每个文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，知道分解得到的小文件的大小都不超过1M。对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。4、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。方案1：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。注意到IP是32位的，最多有个IP。同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。5、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。方案2：也可采用上题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。6、海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。应该是先对每台电脑的数据重新划分，将数据%100来重新分配数据，然后再在每台机器上进行分别进行hash_map统计+最小堆寻找top10，然后再在100台机器各自推荐的top10中采用归并排序的方式找出top10.方案1：以下答案不对s在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。s求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。7、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。8、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。方案1：上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第6题提到的堆机制完成。9、1000万字符串，其中有些是重复的，需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。请怎么设计和实现？方案1：这题用trie树比较合适，hash_map也应该能行。10、一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。方案1：这题是考虑时间效率。用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(n*le)（le表示单词的平准长度）。然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(n*lg10)。所以总的时间复杂度，是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。11、一个文本文件，找出前10个经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或十亿行，总之无法一次读入内存，问最优解。方案1：首先根据用hash并求模，将文件分解为多个小文件，对于单个文件利用上题的方法求出每个文件件中10个最常出现的词。然后再进行归并处理，找出最终的10个最常出现的词。12、100w个数中找出最大的100个数。方案1：在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100个元素的最小堆完成。复杂度为O(100w*lg100)。方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，采用传统排序算法排序，取前100个。复杂度为O(100w*100)。方案3：采用局部淘汰法。选取前100个元素，并排序，记为序列L。然后一次扫描剩余的元素x，与排好序的100个元素中最小的元素比，如果比这个最小的要大，那么把这个最小的元素删除，并把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。依次循环，知道扫描了所有的元素。复杂度为O(100w*100)。13、寻找热门查询：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但是如果去除重复和，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。(1)请描述你解决这个问题的思路；(2)请给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度。方案1：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。14、一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到个数中的中数？方案1：先大体估计一下这些数的范围，比如这里假设这些数都是32位无符号整数（共有个）。我们把0到的整数划分为N个范围段，每个段包含个整数。比如，第一个段位0到，第二段为到，第N个段为到。然后，扫描每个机器上的N个数，把属于第一个区段的数放到第一个机器上，属于第二个区段的数放到第二个机器上，属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。下面我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于，而在第k-1个机器上的累加数小于，并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中，排在第位。然后我们对第k个机器的数排序，并找出第个数，即为所求的中位数。复杂度是的。方案2：先对每台机器上的数进行排序。排好序后，我们采用归并排序的思想，将这N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第个便是所求。复杂度是的。15、最大间隙问题。给定n个实数，求着n个实数在实轴上向量2个数之间的最大差值，要求线性的时间算法。方案1：最先想到的方法就是先对这n个数据进行排序，然后一遍扫描即可确定相邻的最大间隙。但该方法不能满足线性时间的要求。故采取如下方法：s、找到n个数据中最大和最小数据max和min。s、用n-2个点等分区间min,max，即将min,max等分为n-1个区间（前闭后开区间），将这些区间看作桶，编号为，且桶的上界和桶i+1的下届相同，即每个桶的大小相同。每个桶的大小为：。实际上，这些桶的边界构成了一个等差数列（首项为min，公差为），且认为将min放入第一个桶，将max放入第n-1个桶。s、将n个数放入n-1个桶中：将每个元素分配到某个桶（编号为index），其中，并求出分到每个桶的最大最小数据。s、最大间隙：除最大最小数据max和min以外的n-2个数据放入n-1个桶中，由抽屉原理可知至少有一个桶是空的，又因为每个桶的大小相同，所以最大间隙不会在同一桶中出现，一定是某个桶的上界和气候某个桶的下界之间隙，且该量筒之间的桶（即便好在该连个便好之间的桶）一定是空桶。也就是说，最大间隙在桶i的上界和桶j的下界之间产生，一遍扫描即可完成。扫描三遍：第一遍扫描得出数据的个数n、最大值max和最小值min将min, max均等划分到n-1个捅，第二次扫描时，一直更新各个桶里的下界值和上界值。由于除了min和max之外的n-2个数落到这n-1个桶里，肯定至少有一个桶没有没有任何这n-2个数中的一个，所以距离最大的肯定是在某个桶的上界值和某个桶的下界值之间。第三遍扫描这n-1个桶的上下界值，找到j=i+1，使得j桶的下界-i桶的上界的值最大。复杂度为O(3n)16、将多个集合合并成没有交集的集合：给定一个字符串的集合格式如：。要求将其中交集不为空的集合合并，要求合并完成的集合之间无交集，例如上例应输出。(1)请描述你解决这个问题的思路；(2)给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度；(3)请描述可能的改进。方案1：采用并查集。首先所有的字符串都在单独的并查集中。然后依扫描每个集合，顺序合并将两个相邻元素合并。例如，对于，首先查看aaa和bbb是否在同一个并查集中，如果不在，那么把它们所在的并查集合并，然后再看bbb和ccc是否在同一个并查集中，如果不在，那么也把它们所在的并查集合并。接下来再扫描其他的集合，当所有的集合都扫描完了，并查集代表的集合便是所求。复杂度应该是O(NlgN)的。改进的话，首先可以记录每个节点的根结点，改进查询。合并的时候，可以把大的和小的进行合，这样也减少复杂度。并查集算法：17、最大子序列与最大子矩阵问题数组的最大子序列问题：给定一个数组，其中元素有正，也有负，找出其中一个连续子序列，使和最大。方案1：这个问题可以动态规划的思想解决。设表示以第i个元素结尾的最大子序列，那么显然。基于这一点可以很快用代码实现。最大子矩阵问题：给定一个矩阵（二维数组），其中数据有大有小，请找一个子矩阵，使得子矩阵的和最大，并输出这个和。方案2：可以采用与最大子序列类似的思想来解决。如果我们确定了选择第i列和第j列之间的元素，那么在这个范围内，其实就是一个最大子序列问题。如何确定第i列和第j列可以词用暴搜的方法进行。大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu、google、腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。百度笔试题现在有1千万个随机数，随机数的范围在1到1亿之间。现在要求写出一种算法，将1到1亿之间没有在随机数中的数求出来。解决办法：一）用一个32位的整数32位表示32个数，1亿/32 = 3125000，使用3.125 * 4M byte空间即可保存1亿个数，即unsigned char index12500000 or unsigned int index3125000二）对于数n，(n-1) / 32 为其在数组中的下标，table(n - 1) % 32与数组中下标(n-1)/32的值使用或操作。对于数n，i = (n-1)/8为其在数组中的下标，j = (n-1)%8为1必须左移的位数。比如n=8，则它记录在index0的左移7位。三）表table中值为 table 0 =0x00000001, table 1 =0x00000002, . . table29=0x20000000, table31=0x80000000, 等这样的表示方式，具体的数值使用查表法加快速度。引入table省的每次都得移位操作，加快查找速度。四）最后算某值是否存在，使用与操作即可计算出。 数据存储比如：第一个N=30是一个随机数，则存储可以表示为：index(30-1)/32 = index0 = index0 | table(30-1)%32 /*刚开始时候初始化index32=0*/ = 0 | 0x20000000 = 0x20000000；第二个N=31是一个随机数，则存储可以表示为：index(31-1)/32 = index0 = index0 | table(31-1)%32 /*第30位1，其他位为0*/ = 0x20000000 | 0x40000000 = 0x60000000；. .依次类推，即可。 数据验证比如：1. 当要查询30是否存在的时候，由于：(30-1)/32 = 0；(30-1)%32=29；我们只需要计算：index0 & table29 是真还是假，就可以得出30是否存在。2. 当要查询31是否存在的时候，由于：(31-1)/32 = 0；(31-1)%32=30；我们只需要计算：index0 & table30 是真还是假，就可以得出31是否存在。. .依次类推，即可。 小结： 通过分析此题目，首先这种思路和方法，在一定程度上用相对小的空间存储了大量的数据，节省了比较大的内存空间；在运算方面，位运算的速度相当来说效率是比较高的，因而也再一定程度上节省了时间复杂。 总之，这种存储方式和思维方式，在一定方面能够有效的解决海量数据存储与运算。基于此题目，凡是大量数据筛选，判断是否存在等问题，我们都可以借鉴此题目的思维和方法。腾讯海量数据面试题1、在一个文件中有10G 个整数，乱序排列，要求找出中位数。内存限制为2G。只写出思路即可。 海量数据处理的问题。10G个数，中位数就是第5G、第5G+1个数。回想一下，一般情况下求中位数的做法：类似于快排的partition，找到一个数，使比它小的数的个数占到总数的一半就行。所以，可以把数值空间分段，然后统计每一段中数据的个数，这样就可以很容易的确定中位数在那一段。找个该段后，数据量已经急剧减小了，剩下的问题就好处理了。这种方法可以说是桶排序的思想，也可以说是hash的思想。下面具体分析一下： 因为要统计每一段中数据的个数，所以可以用一个unsigned int型。unsigned int一般占4个字节，可以计数到232-1，大约是4G。题目中有10G个数，如果有很多数落在同一个段中，unsigned int肯定不够用。所以，这里的计数用要8字节的long long。即，相当于有一个数组，数组是long long性，数组的每一个元素，代表了一个数据段内的数据个数。这个数组有多大？为了充分利用2G内存，数组大小2G/8 = 256M。即，有数组long long cnt256M. 假设题目中的10G个数都是4字节的int。如何把这10G个整数，映射到cnt256M的数组中。可以使用计算机中的虚拟地址到物理地址的转换。取int的高28位作为数组下标的索引值，这样就可以完成映射。整个算法的流程：扫描10G个整数，对每个整数，取高28位，映射到数组的某个元素上给数组的这个元素加1，表示找到一个属于该数据段的元素扫描完10G个整数后，数组cnt中就记录了每段中元素的个数从第一段开始，将元素个数累计，直到值刚好小于5G，则中位数就在该段这时对10G个整数再扫描一遍，记录该段中每个元素的个数。直至累计到5G即可。2、一个文件中有40亿个整数，每个整数为四个字节，内存为1GB，写出一个算法：求出这个文件里的整数里不包含的一个整数。方法一：使用位图。4字节的int，有4G个不同的值。每个值，对应1bit，则共需 4G/8 = 512M 内存。初始状态，对512M的位图清零。然后，对这40亿个整数进行统计。如果某个值出现了，那么就把这个值对应的bit置位。最后，扫描位图，找到一个没有被置位的bit即可。方法二：方法二好，当他在最终找结果的时候只需要找64M个long long变量里找就成。 分段统计。Long long cnt512M/8=64M对应数值空间的64M个数据段。每个数据段包含64个不同值，用一个long long作为这个数据段内的位图，位图占64M*8=512M。这样扫描一遍40亿个整数后，从数组中找到一个计数小于64的元素，然后查看它的位图，找出未出现的元素。方法二平均性能应该比方法一快，但它占的内存很恐怖。其实，这两种方法都不是很实际，总共1G的内存，算法就消耗512M甚至1G，那剩下的系统程序怎么办？OS都跑不起来了吧。3、腾讯服务器每秒有2w个QQ号同时上线，找出5min内重新登入的qq号并打印出来。 这应该是道面试题，面试官随口问了一下。主要是看思路吧。下面的思路比较适合于实时打印方案。也可以使用hash_map方式来搞定。 最简单的想法：直接用STL的set。从某一时刻开始计时，每登陆一个QQ，把它放入set，如果已存则直接打印。直到5min后，就可以over了。下面来简单分析一下算法的负复杂度：空间复制度：用str存储每个QQ号，假设QQ号有20位，理想情况下每个QQ占20Byte。则5min内的QQ：2w * 60 * 5 = 600w个，需要的存储空间600w * 20byte = 12000w byte = 120M，这样的存储应该可以忍受吧。时间复杂度：STL的set是用二叉树（更确切的说是：红黑树）实现的，查找效率是O( lgn )，应该还是挺快的吧。 呃，有人说不让用STL。那就自己设计一个数据结构呗。该用什么数据结构呢？想了想，还是继续用树，这里用一个trie tree吧。节点内容包括QQ号、指向子节点的指针（这里有10个，认为QQ由0-9的数字组成）。登陆时间要不要？考虑这样一个问题：是否需要把所有的QQ都保存在内存中？随着时间的增加，登陆的QQ会越来越多，比较好的方法是把长时间不登陆的QQ释放掉。所以需要记录登陆时间，以便于释放长期不登陆的QQ。cppview plaincopy1. structTrieNode2. 3. stringqq;4. intlastLoginTime;5. TrieNode*next10;6. ;我们的trie上的操作主要有两个：查找并插入、删除。也就是说，这颗树是不断动态变化的，我们需要维护它。一个文件，内含一千万行字符串，每个字符串在1K 以内，要求找出所有相反的串对，如abc 和cba。ANSWERSo we have 10G data. It is unlikely to put them all into main memory. Anyway, calculate the hash of each line in the first round, at the second round calculate the hash of the reverse of the line and remembers only the line number pairs that the hashes of the two directions collides. The last round only test those lines.先对所有的字符串进行hash，记录(key, value)，value为该字符串所在的行，然后再对所有字符串的反序做一次hash，当出现碰撞时就把两个行所对应的字符串打印出来。设计一个系统处理词语搭配问题，比如说中国和人民可以搭配，则中国人民人民中国都有效。要求：*系统每秒的查询数量可能上千次；*词语的数量级为10W；*每个词至多可以与1W 个词搭配当用户输入中国人民的时候，要求返回与这个搭配词组相关的信息。ANSWERThis problem can be solved in three steps:1. identify the words2. recognize the phrase3. retrieve the informationSolution of 1: The most trivial way to efficiently identify the words is hash table or BST. A balanced BST with 100 words is about 7 levels high. Considering that 100k is not a big number, hashing is enough.Solution of 2: Since the phrase in this problem consists of only 2 words, it is easy to split the words. There wont be a lot of candidates. To find a legal combination, we need the “matching” information. So for each word, we need some data structure to tell whether a word can co-occur with it. 100k is a bad number -cannot fit into a 16bit digit. However, 10k*100k is not too big, so we can simply use array of sorted array to do this. 1G integers, or 4G bytes is not a big number, We can also use something like VInt to save a lot of space. To find an index in a 10k sorted array,