海量資料的排序問題：
1.如果資料不重複，可以使用位圖
2.海量資料，記憶體有限
歸併排序：
如 設有數列
初始狀態：6,202,100,301,38,8,1
第一次歸併後：,,,，比較次數：3；
第二次歸併後：，，比較次數：4；
第三次歸併後：,比較次數：4；
top k問題：分而治之/雜湊對映 + 雜湊統計 + 排序
對於最終要不要進行分治，是由記憶體要求決定的
1.分而治之：先將日誌中所有的ip讀取出來讀到乙個大檔案中，對應裝置ip數量巨大的檔案，記憶體可能不能一下全部裝載進去，所以先進行雜湊到1000個小檔案中：挨個讀取並進行雜湊，ip % 1000 = 對應檔案序號
2.頻率統計：通過第一步我們已經將大檔案劃分成1000個小檔案，並且保證了相同的ip一定在同乙個小檔案中（通過相同的雜湊函式）；然後對1000個小檔案進行hash_map（ip,count）,進行頻率統計，得到count最高的那個ip，乙個1000個ip。
3.排序：通過堆排序對這1000個ip的count進行排序，得到頻率最高的那個。也可以快速排序
二、從1000萬條查詢記錄中找到最熱門的10個查詢串。
1.根據題意判斷是否需要分治。
2.假設不需要進行分治：進行雜湊統計，hash_map(string,count) o（n）
3.用前十個string的count建立乙個小根堆，然後開始遍歷其餘的查詢串的count，通過與堆頂元素比較，如果比堆頂元素大，就將該節點放在堆中，否則與下個節點的count做比較。遍歷完成後，就剩下熱度最高的十條查詢串。
三、有海量資料分布在100臺電腦中，統計出這批資料出現次數最多的top 10.
考慮倆種情況：
①：同乙個數字val只出現在一台電腦上，即倆個電腦上的數字不同，出現在a電腦上就不會在b電腦出現
②：同乙個數字出現在不同電腦上，數字val在a電腦出現m次，在其他某台電腦出現n次，而a電腦上的某些資料出現次數分別為lkjhg等，實際m和n都lkjhg中的所有值，遺憾的是篩選時，會將val（m）和val（n）丟掉，可實際上val（m+n）才是我們想要的top
第一種情況：
1.把每台電腦的上的資料的top 10求出來，可以使用hash_map + 堆排序
2.將每台電腦上的top 10寫入乙個大檔案中，一共1000個資料，然後建立乙個大小為10的小根堆，遍歷剩下的990個資料，分別與堆頂元素作比較，最終留下最大的10個資料.
第二種情況：
1.可以將所以資料匯聚到乙個大檔案中，然後將各個資料進行 % 100 =電腦序號，存放在不同的電腦中
2.經過第一步，我們可以將所以相同的資料保證在同一臺電腦上，然後在執**況一的步驟即可。
四：有10個檔案，每個檔案的大小約為1gb，每個檔案的每一行存放的是使用者的查詢串，每個檔案的查詢串都可能重複，按照查詢串的頻度排序。
三種解法：
解法一：
1.將10個檔案順序讀取，將每個查詢串通過雜湊函式，放在另外10個檔案
2.然後將這10個小檔案分別進行雜湊統計在一台2g左右的電腦上，統計出每個查詢串的出現的次數，查詢串每出現一次查詢串對應的count就+1
3.將排好序的查詢串以及對應的count進行排序，排好序後將其輸入到檔案中，然後將這十個檔案進行歸併排序。
五：給定a和b倆個檔案，分別存放50億個url，然後現在需要找出ab中相同的url。
1.分治：a檔案分治為1000個檔案（a0,a1...a999）,b檔案同樣分治為1000個小檔案（b0,b1...b999）
2.這樣一來，通過相同的雜湊函式得到的小檔案，中相同的url肯定在對應的相同編碼的檔案中，即a0和b0,a1和b1中才會有相同的url
3.使用hash_set,將其中乙個小檔案存放在hash_set中，然後遍歷另外乙個小檔案的url，如果某個url存在與hash_set中，說明該url重複出現，那麼就將該url儲存在檔案中。
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