有乙份5000萬個使用者的資料，有乙份2億個使用者看電影的記錄。只有1g的記憶體，找到看電影最多的前1000個使用者？
應該怎麼做呢？
我一開始的想法，哎呀，快速排序！把2億個使用者的資料提取出來放到5000萬長度的陣列裡進行快速排序。把2億個使用者的資料提取出來，只能靠hashmap了，那麼就要在建乙個5000萬個key的hashmap了。但是想想只有1g的記憶體。
查詢資料，在乙個人部落格中寫到：1000000個item的hashmap就佔記憶體接近60m了，那麼5000萬個item估計就要超過1個g了，因為haspmap是非常非常消耗記憶體的。越是我的這個想法就宣告失敗。
其實從思想上來看，我的這個想法只是暴力而已，用已經熟知的快速排序在時間上找點優勢。然後看看題目，就知道他考你的不是時間，而是記憶體。我們都知道快速排序用的分而治之的思想，和這個思想相同的排序演算法還有歸併排序。
這個問題的正確解法應該是將2億個記錄分成一段段小的部分（可以用1g記憶體處理的部分），然後用我上面的方法進行排序，這樣得出來每段的順序，取前1000個，然後兩兩結合再次排序，或者三三結合也行。直到最後合併成一塊，那就是我們需要的東西。
縱觀下來，這就是歸併排序的思想，也是分而治之的思想。在物理記憶體限制的情況下，我們只能區域性求解，慢慢擴充套件到整體。這樣可以用少的記憶體解決乙個很龐大的問題。
如果這樣的思想能在你的腦袋裡扎根，那麼很多問題你就可以解決了。
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