搜索引擎热门查询统计

题目描述:
    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。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门。),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。

分析:

这个问题在之前的这篇文章十一、从头到尾彻底解析Hash表算法里,已经有所解答。方法是:

第一步、先对这批海量数据预处理,在O(N)的时间内用Hash表完成统计
    第二步、借助堆这个数据结构,找出Top K,时间复杂度为N‘logK。
        即,借助堆结构,我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此,维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆(K1>K2>....Kmin,Kmin设为堆顶元素),然后遍历300万的Query,分别和根元素Kmin进行对比比较(如上第2节思路3所述,若X>Kmin,则更新并调整堆,否则,不更新),我们最终的时间复杂度是:O(N) + N'*O(logK),(N为1000万,N’为300万)。更多详情请参考原文。

代码实现:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h> #define MAXLEN 100005
#define K 100 void Swap(int* a, int* b) {
*a=*a^*b;
*b=*b^*a;
*a=*a^*b;
} void HeapAdjust(int array[], int i, int length) {
int child, temp;
for(temp = array[i]; *i+<length; i=child) {
child = *i+;
if(child < length- && array[child+] < array[child])
child++;
if (temp > array[child])
array[i] = array[child];
array[child] = temp;
}
} int GetMin(int array[], int length, int k) {
int min = array[];
Swap(&array[], &array[length-]); int child, temp;
int i=, j=k-;
for (temp = array[]; j> && *i+<length; --j,i=child) {
child = * i + ;
if (child < length - && array[child+] < array[child])
child++;
if (temp > array[child])
array[i] = array[child];
else
break;
array[child] = temp;
}
return min;
} void Kmin(int array[] , int length , int k) {
for(int i=length/-;i>=;--i)
//初始建堆,时间复杂度为O(n)
HeapAdjust(array,i,length); int j=length;
//k次循环,每次循环的复杂度最多为k次交换,复杂度为o(k^2)
for(int i=k;i>;--i,--j){
int min=GetMin(array,j,i);
printf("%d,", min);
}
} int main() {
int array[MAXLEN];
for(int i=MAXLEN; i>; --i) { // init array
array[MAXLEN - i] = i;
}
Kmin(array, MAXLEN, K);
return ;
}

ref: http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6256463

http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6403777

topK 算法的更多相关文章

  1. 关于堆排序和topK算法的PHP实现

    问题描述 topK算法,简而言之,就是求n个数据里的前m大个数据,一般而言,m<<n,也就是说,n可能有几千万,而m只是10或者20这样的两位数. 思路 最简单的思路,当然是使用要先对这n ...

  2. java TopK算法

    现有一亿个数据,要求从其中找出最小的一万个数,希望所需的时间和空间最小,也就是所谓的topK问题 TopK问题就是从海量的数据中取最大(或最小的)的K个数. TopK问题其实是有线性时间复杂度的解的, ...

  3. (转)基于快速排序的TOPK算法

    基于快速排序的TOPK算法 转自:http://blog.csdn.net/fanzitao/article/details/7617223 思想: 类似于快速排序,首先选择一个划分元,如果这个划分元 ...

  4. topk算法

    方法一 堆排序 自建堆 heapMax方法,从上至下调整堆 pop时,可以使用自上而下调整堆,调用heapMax(arr,0,sz-1); push时,需要自下到上调整即 从上到下调整: void h ...

  5. Python 实现转堆排序算法原理及时间复杂度(多图解释)

    原创文章出自公众号:「码农富哥」,欢迎转载和关注,如转载请注明出处! 堆基本概念 堆排序是一个很重要的排序算法,它是高效率的排序算法,复杂度是O(nlogn),堆排序不仅是面试进场考的重点,而且在很多 ...

  6. 大数据热点问题TOP K

    1单节点上的topK (1)批量数据 数据结构:HashMap, PriorityQueue 步骤:(1)数据预处理:遍历整个数据集,hash表记录词频 (2)构建最小堆:最小堆只存k个数据. 时间复 ...

  7. 大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数

    大数据计算:如何仅用1.5KB内存为十亿对象计数  Big Data Counting: How To Count A Billion Distinct Objects Using Only 1.5K ...

  8. HashTable和HashSet中的类型陷阱

    HashTable和HashSet中的类型陷阱 发现这个陷阱的起因是这样的:我现在有上百万字符串,我准备用TopK算法统计出出现次数做多的前100个字符串. 首先我用Hashtable统计出了每个字符 ...

  9. sdn测量论文简介

    Prelude: Ensuring Inter-Domain Loop-Freedom in SDN-Enabled Networks 来源:APNet: The Asia-Pacific Works ...

随机推荐

  1. 项目日志的管理和应用 log4js-Node.js中的日志管理模块使用与封装

    开发过程中,日志记录是必不可少的事情,尤其是生产系统中经常无法调试,因此日志就成了重要的调试信息来源. Node.js,已经有现成的开源日志模块,就是log4js,源码地址:点击打开链接 项目引用方法 ...

  2. .net 微信Token验证

    首次接受这个项目,看了微信的API,云里雾里,经过几经测试,理清思路 开发者自个申请,微信API给出四个参数: 下面我解释下 signature 是微信加密签名 即:微信服务器将 timetamp n ...

  3. 微服务之springCloud和docker-provide(二)

    简介 通过上一节我们已经通过docker-compose在swarm中部署了有三个实例的高可用eureka服务注册中心,本节我们讨论一下,怎么在创建一个spring cloud生产者,并用docker ...

  4. poj3073

    比赛状态堪忧,笑看自己找不着北.. 把心态放好吧- - 反正窝从一開始就仅仅是为了多学习才上道的 至少已经从学习和智商上给窝带来了一些帮助 智商带不动,好辛苦----(>_<)---- 说 ...

  5. <![CDATA[ ]]>是什么意思

    全名:character data在标记CDATA下,所有的标记.实体引用都被忽略,而被XML处理程序一视同仁地当做字符数据看待,CDATA的形式如下:<![CDATA[文本内容]]>CD ...

  6. How to Use updateConstraints(什么时候该使用updateConstraints)

    How to Use updateConstraintshtml, body {overflow-x: initial !important;}html { font-size: 14px; } bo ...

  7. textmate常用快捷键备忘

    视图切换 Ctrl + Cmd + F # 折叠第三层 代码编辑 Cmd + Shift + V # 按照历史拷贝顺序来粘贴 Ctrl + Cmd + Option + V # 显示剪贴板 Cmd + ...

  8. python3 scrapy 安装记录

    一开始,想通过pycharm 直接安装,没想到出现下面的错误: Microsoft Visual C++ 14.0 is required... 的错误 网上有方法,是通过安装 VC++14.0 ,但 ...

  9. svn 备份脚本

    [root@hm-vpnserver-196 ~]# cat /root/svnback.sh #!/bin/bashtt=$(ls /home/svndata/) for i in $ttdo mk ...

  10. k8s 题目

    这几个月参与了几场面试,设计了多道面试题,觉得可以综合考察应聘人对 kubernetes的掌握情况.在这里分享下,供应聘人自查以及其他面试官参考. 这些面试题的设计初衷并不是考察 kubernetes ...