海量資料處理問題知識點複習手冊

前言

本文快速回顧了常考的知識點，用作面試複習，事半功倍。

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本文參考

十道海量資料處理面試題與十個方法大總結

https：//

blog。csdn。net/v_july_v/

article/details/6279498

重點：十七道海量資料處理面試題與Bit-map詳解

https：//

blog。csdn。net/v_july_v/

article/details/6685962

有刪減，修改，補充額外增加內容

本作品採用知識共享署名-非商業性使用 4。0 國際許可協議進行許可。

-----正文開始-----

預備知識點

Bitmap和布隆過濾器(Bloom Filter)

https：//

blog。csdn。net/zdxiq000/

article/details/57626464

Bitmap

我們只想知道某個元素出現過沒有。

如果為每個所有可能的值分配1個bit

，32bit的int所有可能取值需要記憶體空間為：

2^32bit=2^29Byte=512MB

但對於海量的、取值分佈很均勻的集合進行去重，Bitmap極大地壓縮了所需要的記憶體空間。

於此同時，還額外地完成了對原始陣列的排序工作

。缺點是，Bitmap對於每個元素只能記錄1bit資訊，如果還想完成額外的功能，恐怕只能靠犧牲更多的空間、時間來完成了。

Bloom Filter

如果說Bitmap對於每一個可能的整型值，透過直接定址的方式進行對映，相當於使用了一個雜湊函式，那布隆過濾器就是引入了k（k>1）個相互獨立的雜湊函式，保證在給定的空間、誤判率下，完成元素判重的過程。下圖中是k=3時的布隆過濾器。

那麼布隆過濾器的誤差有多少？我們假設所有雜湊函式雜湊足夠均勻，雜湊後落到Bitmap每個位置的機率均等。

若以m=16nm=16n計算，Bitmap集合的大小為238bit=235Byte=32GB238bit=235Byte=32GB，此時的ε≈0。0005。並且要知道，以上計算的都是誤差的上限。

布隆過濾器透過引入一定錯誤率，使得海量資料判重在可以接受的記憶體代價中得以實現。從上面的公式可以看出，隨著集合中的元素不斷輸入過濾器中（nn增大），誤差將越來越大。但是，當Bitmap的大小mm（指bit數）足夠大時，比如比所有可能出現的不重複元素個數還要大10倍以上時，錯誤機率是可以接受的。

這裡有一個google實現的布隆過濾器，我們來看看它的誤判率：

在這個實現中，Bitmap的集合m、輸入的原始數集合n、雜湊函式k的取值都是按照上面最優的方案選取的，預設情況下保證誤判率ε=0。5k<0。03≈0。55，因而此時k=5。

而還有一個很有趣的地方是，實際使用的卻並不是5個雜湊函式。實際進行對映時，而是分別使用了一個64bit雜湊函式的高、低32bit進行迴圈移位。註釋中包含著這個演算法的論文“Less Hashing， Same Performance： Building a Better Bloom Filter”，論文中指明其對過濾器效能沒有明顯影響。很明顯這個實現對於m>232時的支援並不好，因為當大於231−1的下標在演算法中並不能被對映到。

海量資料問題解題思路

參考：

https：//

blog。csdn。net/luochouda

n/article/details/53736752

個人將這些題分成了兩類：一類是容易寫程式碼實現的；另一類側重考察思路的。毫無疑問，後一種比較簡單，你只要記住它的應用場景、解決思路，並能在面試的過程中將它順利地表達出來，便能以不變應萬變。前一種，需要手寫程式碼，就必須要掌握一定的技巧，常見的解法有兩種，就是前面說過的堆排和快排的變形。

堆排序：我認為不用變形，會原始堆排序就行。

快排變形（找到最大的TopK）： 當len（ary） - K == key or len（ary） - K == key + 1時就得到了最大的K個數。

注意點：

分小檔案：hash後直接儲存原來的值，而不是將hash值分到各個檔案中。

單位換算：一位元組8bit

經典題目：

序號對應於參考網頁：

https：//

blog。csdn。net/v_july_v/

article/details/6685962

hash後將海量資料分到另外的小檔案中，分別處理，最後再歸併

1。2。3。4。7。8。11。13

經典例題：2

有10個檔案，每個檔案1G，每個檔案的每一行存放的都是使用者的query，每個檔案的query都可能重複。要求你按照query的頻度排序。

方案1：

順序讀取10個檔案，按照hash（query）%10的結果將query寫入到另外10個檔案（記為）中。這樣新生成的檔案每個的大小大約也1G（假設hash函式是隨機的）。

找一臺記憶體在2G左右的機器，依次對用hash_map（query， query_count）來統計每個query出現的次數。利用快速/堆/歸併排序按照出現次數進行排序。將排序好的query和對應的query_cout輸出到檔案中。這樣得到了10個排好序的檔案（，此處有誤，更正為b0，b1，b2，b9）。

對這10個檔案進行歸併排序（內排序與外排序相結合）。

方案2：

一般query的總量是有限的，只是重複的次數比較多而已，可能對於所有的query，一次性就可以加入到記憶體了。這樣，我們就可以採用trie樹/hash_map等直接來統計每個query出現的次數，然後按出現次數做快速/堆/歸併排序就可以了

bitmap直接對映

經典例題：5

在2。5億個整數中找出不重複的整數，記憶體不足以容納這2。5億個整數。

方案1：採用2-Bitmap（每個數分配2bit，00表示不存在，01表示出現一次，10表示多次，11無意義）進行，共需記憶體2^32*2bit=1GB記憶體，還可以接受。然後掃描這2。5億個整數，檢視Bitmap中相對應位，如果是00變01，01變10，10保持不變。所描完事後，檢視bitmap，把對應位是01的整數輸出即可。

方案2：也可採用上題類似的方法，進行劃分小檔案的方法。然後在小檔案中找出不重複的整數，並排序。然後再進行歸併，注意去除重複的元素。

最大最小堆

經典例題：6

海量資料分佈在100臺電腦中，想個辦法高效統計出這批資料的TOP10。

在每臺電腦上求出TOP10，可以採用包含10個元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。比如求TOP10大，我們首先取前10個元素調整成最小堆，如果發現，然後掃描後面的資料，並與堆頂元素比較，如果比堆頂元素大，那麼用該元素替換堆頂，然後再調整為最小堆。最後堆中的元素就是TOP10大。

桶排序

經典例題：15

給定n個實數，求著n個實數在實軸上向量2個數之間的最大差值，要求線性的時間演算法。

方案1：最先想到的方法就是先對這n個數據進行排序，然後一遍掃描即可確定相鄰的最大間隙。但該方法不能滿足線性時間的要求。故採取如下方法：

找到n個數據中最大和最小資料max和min。

用n-2個點等分割槽間［min， max］，即將［min， max］等分為n-1個區間（前閉後開區間），將這些區間看作桶，編號為，且桶i 的上界和桶i+1的下屆相同，即每個桶的大小相同。每個桶的大小為：。實際上，這些桶的邊界構成了一個等差數列（首項為min，公差為），且認為將min放入第一個桶，將max放入第n-1個桶。

將n個數放入n-1個桶中：將每個元素x［i］ 分配到某個桶（編號為index），其中（這括號裡多了個“+”），並求出分到每個桶的最大最小資料。

最大間隙：除最大最小資料max和min以外的n-2個數據放入n-1個桶中，由抽屜原理可知至少有一個桶是空的，又因為每個桶的大小相同，所以最大間隙不會在同一桶中出現，一定是某個桶的上界和氣候某個桶的下界之間隙，且該量筒之間的桶（即便好在該連個便好之間的桶）一定是空桶。也就是說，最大間隙在桶i的上界和桶j的下界之間產生j>=i+1。一遍掃描即可完成。

並查集

經典例題：16

TopK問題（注重程式碼實現）

經典例題：12

100w個數中找出最大的100個數。

方案1：採用區域性淘汰法。選取前100個元素，並排序，記為序列L。然後一次掃描剩餘的元素x，與排好序的100個元素中最小的元素比，如果比這個最小的要大，那麼把這個最小的元素刪除，並把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。依次迴圈，知道掃描了所有的元素。複雜度為O（100w*100）。

方案2：採用快速排序的思想，每次分割之後只考慮比軸大的一部分，知道比軸大的一部分在比100多的時候，採用傳統排序演算法排序，取前100個。複雜度為O（100w

100）。 方案3：在前面的題中，我們已經提到了，用一個含100個元素的最小堆完成。複雜度為O（100w

lg100）。

字典樹Tire樹

經典例題：3。9。10

有一個1G大小的一個檔案，裡面每一行是一個詞，詞的大小不超過16位元組，記憶體限制大小是1M。返回頻數最高的100個詞。

方案1：順序讀檔案中，對於每個詞x，取，然後按照該值存到5000個小檔案（記為）中。這樣每個檔案大概是200k左右。如果其中的有的檔案超過了1M大小，還可以按照類似的方法繼續往下分，直到分解得到的小檔案的大小都不超過1M。對每個小檔案，統計每個檔案中出現的詞以及相應的頻率（可以採用trie樹/hash_map等），並取出出現頻率最大的100個詞（可以用含100個結點的最小堆），並把100詞及相應的頻率存入檔案，這樣又得到了5000個檔案。下一步就是把這5000個檔案進行歸併（類似與歸併排序）的過程了。

求中位數

經典例題：14

一共有N個機器，每個機器上有N個數。每個機器最多存O（N）個數並對它們操作。如何找到N^2個數中的中數？

方案1：先大體估計一下這些數的範圍，比如這裡假設這些數都是32位無符號整數（共有2^32個）。我們把0到2^32-1的整數劃分為N個範圍段，每個段包含（2^32）/N個整數。比如，第一個段位0到2^32/N-1，第二段為（2^32）/N到（2^32）/N-1，…，第N個段為（2^32）（N-1）/N到2^32-1。然後，掃描每個機器上的N個數，把屬於第一個區段的數放到第一個機器上，屬於第二個區段的數放到第二個機器上，…，屬於第N個區段的數放到第N個機器上。注意這個過程每個機器上儲存的數應該是O（N）的。下面我們依次統計每個機器上數的個數，一次累加，直到找到第k個機器，在該機器上累加的數大於或等於（N^2）/2，而在第k-1個機器上的累加數小於（N^2）/2，並把這個數記為x。那麼我們要找的中位數在第k個機器中，排在第（N^2）/2-x位。然後我們對第k個機器的數排序，並找出第（N^2）/2-x個數，即為所求的中位數的複雜度是O（N^2）的。

方案2：先對每臺機器上的數進行排序。排好序後，我們採用歸併排序的思想，將這N個機器上的數歸併起來得到最終的排序。找到第（N^2）/2個便是所求。複雜度是O（N^2*lgN^2）的。

補充題目：在10G的資料中找出中位數

不妨假設10G個整數是64bit的。

2G記憶體可以存放256M個64bit整數。

我們可以將64bit的整數空間平均分成256M個取值範圍，用2G的記憶體對每個取值範圍內出現整數個數進行統計。這樣遍歷一邊10G整數後，我們便知道中數在那個範圍內出現，以及這個範圍內總共出現了多少個整數。

如果中數所在範圍出現的整數比較少，我們就可以對這個範圍內的整數進行排序，找到中數。如果這個範圍內出現的整數比較多，我們還可以採用同樣的方法將此範圍再次分成多個更小的範圍（256M=2^28，所以最多需要3次就可以將此範圍縮小到1，也就找到了中數）。

補充

樹

的知識：

AVL樹

最早的平衡二叉樹之一。應用相對其他資料結構比較少。windows對程序地址空間的管理用到了avl樹。

紅黑樹

平衡二叉樹，廣泛用在c++的stl中。如map和set都是用紅黑樹實現的。

b/b+樹

用在磁碟檔案組織 資料索引和資料庫索引。

trie樹(字典樹)

：

用在統計和排序大量字串，如自動機。

參考：

http：//www。

cnblogs。com/huangxinche

ng/archive/2012/11/25/2788268。html

https：//

blog。csdn。net/hihozoo/a

rticle/details/51248823

（裡面Trie樹的應用寫的很好）

-----正文結束-----

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