Top-k的最小堆解决方法 问题描述:有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个最大的数.(称作Top k或者Top 10) 问题分析:由于(1)输入的大量数据:(2)只要前K个,对整个输入数据的保存和排序是相当的不可取的. 可以利用数据结构的最小堆来处理该问题. 最小堆如图所示,对于每个非叶子节点的数值,一定不大于孩子节点的数值.这样可用含有K个节点的最小堆来保存K个目前的最大值(当然根节点是其中的最小数值). 每次有数据输入的时候可以先与根节点比较.若不大于根节点,则舍弃:否则用新数…

题目: CVTE笔试题https://www.1024do.com/?p=3949 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.   思路:此题解题步骤可分为两步:1.统计每个“查询串”(下称为query)出现的次数  …

海量数据处理算法—Bloom Filter 1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如…

举例 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. 思路 首先把文件分开 针对每个文件hash遍历,统计每个词语的频率 使用堆进行遍历 把堆归并起来 具体的方案 1.分治: 顺序读文件中,对于每个词c,取hash(c)%2000,然后按照该值存到2000个小文件中.这样每个文件大概是500k左右. 注意: 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,直到分解得到的小文件的大小都不超过1M. 2.hash…

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. 1.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…

原文:http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7880288 1. Bit Map算法简介 来自于<编程珠玑>.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省. 2. Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复).那么我们就可以采用Bit-map…

1. Bit Map算法简介 来自于<编程珠玑>.所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的Value, 而Key即是该元素.由于采用了Bit为单位来存储数据,因此在存储空间方面,可以大大节省. 2. Bit Map的基本思想 我们先来看一个具体的例子,假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复).那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的.要表示8个数,我们就只需要8个Bit(1Bytes),首先我们开辟1Byte的空间,将…

1. Bloom-Filter算法简介 Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在于集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如果判断元素存在集合中,有一定的概率判断错误.因此,Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合.而在能容忍低错误率的应用场合下,Bloom Fi…

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把…

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------…