算法之大数据 参考链接 思想 哈希函数可以把数据按照种类均匀分流 布隆过滤器用于集合的建立与查询，并可以节省大量空间 一致性hash解决数据服务器的负载管理问题 利用并查集结构做岛问题的并行计算、 位图解决某一范围上数字的出现情况，并可以节省大量空间 利用分段统计思想、
今天要给100亿个数字排序，100亿个 int 型数字放在文件里面大概有 37.2GB，很是大，内存一次装不下了。那么确定是要拆分红小的文件一个一个来处理，最终在合并成一个排好序的大文件。 实现思路 1.把这个37GB的大文件，用哈希分红1000个小文件，每一个小文件平均38MB左右（理想状况），把100亿个数字
今天，我们来聊一道常见的考题，也出现在腾讯面试的三面环节，非常有意思。具体的题目如下： 文件中有40亿个QQ号码，请设计算法对QQ号码去重，相同的QQ号码仅保留一个，内存限制1G. 这个题目的意思应该很清楚了，比较直白。 能否做对这道题目，很大程度上就决定了能否拿下腾讯的offer，有一定
今天，我们来聊一道常见的考题，也出现在腾讯面试的三面环节，非常有意思。具体的题目如下： 文件中有40亿个QQ号码，请设计算法对QQ号码去重，相同的QQ号码仅保留一个，内存限制1G. 这个题目的意思应该很清楚了，比较直白。 能否做对这道题目，很大程度上就决定了能否拿下腾讯的offer，有一定
点击“终码一生”，关注，置顶公众号 每日技术干货，第一时间送达！ 今天，我们来聊一道常见的考题，也出现在腾讯面试的三面环节，非常有意思：文件中有40亿个QQ号码，请设计算法对QQ号码去重，相同的QQ号码仅保留一个，内存限制1G。 这个题目的意思应该很清楚了，比较直白。为了便于大家理解，我来画个
大家好，今天我们来聊一道常见的考题，也出现在腾讯面试的三面环节，非常有意思。具体的题目如下： 文件中有40亿个QQ号码，请设计算法对QQ号码去重，相同的QQ号码仅保留一个，内存限制1G. 这个题目的意思应该很清楚了，比较直白。为了便于大家理解，我来画个动图玩玩，希望大家喜欢。 注：文末提供
福哥答案2020-07-03： 1.双重遍历。时间复杂度是O(N^2)。 2.排序。采用外部排序。时间复杂度是O(NlogN)。 3.遍历加哈希存储。空间换时间，时间复杂度是O(N)，空间复杂度是O(N)。这种方法适用于小数据量，在这里用明显不合适。 4.布隆过滤器。根据公式计算，万分之一的失误率需要228M内存。
最近 初步地学习了位图算法，现在我对于位图算法的理解是一种用空间来换取时间的算法。 例如 我们 要找寻一个数在不在指定的数据集合中，假定这个数据集合有40亿个整数数不重复且没有经过排序，我们需要使用循环语句把这40亿个数一个一个拉出来跟这个数进行比对，这样可行，但是很耗时间
常见海量处理题目 常见海量处理题目解题关键： 分而治之。通过哈希函数将大任务分流到机器，或分流到小文件（很像Map-Reduce） 常用的hashMap或bitmap 难点在于：对时间和空间的控制。下面都会用到分而治之，和借助hashmap和bitmap 例题1：请对10亿个IPV4的ip地址进行排序，每个ip只会出
引子 给定 40 亿个不重复的没排过序的 unsigned int 型整数，然后再给定一个数，如何快速判断这个数是否在这 40 亿个整数当中？ 位图 bitmap:就是用一个或多个 bit 来标记某个元素对应的值，而键就是该元素。采用位作为单位来存储数据，可以大大节省存储空间。 解决40亿个整数中的
【题目】 有一个包含20亿个全是32位整数的大文件，在其中找到出现次数最多的数。 【要求】 内存限制为2GB。 【解答】 想要在很多整数中找到出现次数最多的数，通常的做法是使用哈希表对出现的每一个数做词频统计，哈希表的key是某一个整数，value是这个数出现的次数。就本题来说，一共有20
原理 实现 应用 原理 有 40 亿个不重复的 Interger 类型数字，没排序。给一个数字，判断这个数字是否在 40 亿个整数里面？ 40 亿个 Integer，用数组存储的话，内存占用为 40亿 * 4 byte, 约等于 4GB。 也可以改变存储方式，用 bit 位的索引来表示一个数字，bit 位置位，表示这个数字存在。这种
小弟不才，只懂一些c#的皮毛，有一些想法， int32值范围大概在-20亿——20亿，按hashtable一个keyvalue占8B的设定来说，最大可以存储大约2.5亿个 数字-次数对。 那么，可以将int32的范围分成大约分成16组，每组去遍历这20亿个数字，然后将每组的最大值保存下来，最后再从这16组的最大值再比较一次就
设置分片大小 ES 的每个分片（shard）都是lucene的一个index，而lucene的一个index只能存储20亿个文档，所以一个分片也只能最多存储20亿个文档。 另外，我们也建议一个分片的大小在10G-50G之间，太大的话查询时会比较慢，另外在做副本修复的时，耗时比较多；如果有多个并发查询，则有很多小分片会降低
问题的提出： 如何判断一个数是否在40亿个整数中？ 问题的解决方案： 1、分钟级方法：用一个map集合来存储数据，新的数判断是否在map集合中。 2、分钟级方法：使用set集合来存储数据，新的数判断是否在set集合中。此时如果整数为32位，那么set集合就需要占用大约16G的空间。 3、秒级方法：使用分布式
