白银挑战-海量数据场景下的热门算法题
1.从40亿中产生一个不存在的整数
题目要求：
给定一个输入文件，包含40亿个非负整数，请设计一个算法，产生一个不存在该文件中的整数，假设你有1GB的内存来完成这项任务。
进阶拓展：如果只有10MB的内存可用，该怎么办？
1.1 位图存储大数据的原理
假设用哈希表来保存出现过的数，如果40亿个数都不同，则哈希表的记录路为 40亿 条。
占用空间统计：1个32位整数占用 4B，40亿个占用 40* 100 000 000 *4B ≈ 16 GB
如果用位方式（俗称位图）统计：40亿/8 B = 5* 100 1000 1000 ≈ 0.5 GB
占用大小 0.5 GB , 对应的bit数组的长度 0.5*1024*1024*1024*8 = 4 294 967 295 (42亿)
具体实现：
创建一个4 294 967 295长度的bit数组 bitArr
遍历40亿个无符号数组，把bitArr对应位置的值设置为1，如，遇到1000，bitArr[1000] = 1
遍历完成之后，bitArr数组中，不为1的位置索引就是没有出现的数
位图存储核心：存储的并不是这40亿个数据本身，而是其对应的位置
1.2 使用10MB来存储
只有10MB内存，位图也不能搞定了，需要另寻他法。这里我们可以使用分块思想，时间换空间，通过两次遍历来搞定。
确定需要划分块的个数：
40亿个数 需要500MB的空间，如果只有10MB的空间，至少需要50个块。一般划分都是使用2的整数倍，这里划分成64个块比较合理
将2^32(42亿)划分成 64(2^6) 个块，每个块是 232/26 = 2^26 = 67 108 864 个数，如：
- 第0区间：0 ~ 2^26 - 1
- 第1区间：2^26 ~ 2^27 - 1
- 第i区间：(i)*2^26 ~ (i+1)2^26 - 1
- … …
- 第63区间：(26-1)*226 ~ 2^32 - 1
一共有 40 亿个数，统计落在每一个区间上的数有多少，至少有一个区间上的数少于 2^26 个
如果落在某区间上的数少于 2^26 个，则该区间中存在没有出现过的数
第一次遍历：
申请长度为 64 的整形数组，countArr[0…63]，统计区间i上的数有多少。遍历 40亿 个数，根据遍历值决定哪一个区间上的计数增加。
此时使用的内存为 64*4B = 256B
第二次遍历：
假设第 37 区间上的数少于 2^26
- 申请长度为 2^26 的位数组bitArr，占用 2^26 / 8 B = 2^23 B = 2^3 MB = 8MB的空间
- 遍历 40亿 个数，此时遍历只关注落在第 37 区间上的数，记为 num （num满足 num // 2^26 == 37），其他区间的数忽略
- 如果num在第 37 区间上，bitArr[num] = 1
- 遍历 40亿 个数完成后，查找bitArr上未设置成1的数，如bitArr[i] != 1，则 2^26*37 + i 就是40亿中没有出现过的数
总结：
- 根据10MB的内存限制，确定统计区间的大小，即第二次遍历时 bitArr 的大小
- 利用区间计数的方式，找到计数不足的区间，这个区间上肯定有没出现的数
- 对这个区间上的数做bit map映射，再遍历bit map，找到一个没出现的数
1.3 如何确定分块的区间
保证第二次遍历时每个块都能放进限制的空间中
上面例子中，2^23B < 10MB < 224B，223B = 8MB，所以每块大小确定为8MB，分成64块；
所以至少分成 64 块，分成128块、256块也是可以的。
2.用2GB内存在 20亿 个整数中找到出现次数最多的数
题目要求：
有一个包含 20亿 个全是32位整数的大文件，在其中找到出现次数最多的数，要求内存限制为 2GB。
思路分析
在很多整数中找到出现次数最多的数，通常做法是用哈希表做词频统计，key为整数，value为出现次数
20亿<2^32-1 value不会溢出，一条记录占用内存 4B+4B = 8B
当哈希表记录数为 2亿 条时，需要占用内存 2亿*8B = 1.6GB内存
极端情况，20亿个整数都不同，需要20亿条记录，占用16GB内存，不满足要求
内存溢出解决办法：
- 把包含 20亿 个数的大文件用哈希函数分成16个小文件
- 然后对每一个小文件用哈希表来统计每种数出现的次数，得到16个小文件中各自出现次数最多的数及其次数统计
- 后面选出这16个小文件中各自的第一名中谁出现的次数最多即可
根据哈希函数的性质
- 同一种数不可能被散列到不同的小文件上
- 每个小文件中不同的数一定不会大于2亿种
注：
此处哈希函数自己定义，比如此处可将哈希函数定义为 num % 16，将大文件数据分成16份
类似nginx或者一些负载均横的技术能够做到的那样子，来了一个数据，根据Hash原则，将其打到不同的机器上去
总结
把一个大的集合通过哈希函数分配到多台机器中，或者分配到多个文件里，这种技巧是处理大数据面试时最常用的技巧之一。
但是具体分配多少台机器，分配到多少个文件，在解题时一定要确定下来，面试官指定或者具体的限制
本题中确定分成16个文件，就是根据内存限制 2GB 的条件来确定的
3.从100亿个URL中查找的问题
题目：有一个包含 100 亿个URL的大文件，假设每个URL占用64B，请找出其中所有重复的URL
补充问题：某搜索公司一天的用户搜索词汇是海量的（百亿数据量），请设计一种求出每天热门 top 100词汇的可行办法
思路分析
使用解决大数据问题的常规方法：
把大文件通过哈希函数分配到机器，或者把大文件拆分成小文件，一直进行这种规划，直到划分的结果满足资源限制的要求。
- 首先，需要向面试官询问资源上的限制有哪些？包括内存、计算时间等要求。
- 明确限制条件之后，将每条URL通过哈希函数分配到若干台机器或者拆分成若干小文件，此处若干由具体的资源限制来计算出精确的数量
- 然后处理每一个小数量的集合
牢记，哈希函数，分流/分小文件，处理小数量集合
补充问题分析：
还是用分流的思路来处理，加上堆结构和外排序的手段进行处理
处理每一个小文件/每一台机器的时候，通过哈希表统计每种词及其词频
哈希表记录建立完成后，遍历哈希表的过程中使用大小为 100 的小根堆 来筛选出每一个小文件/每一台机器的top100
然后不同机器/不同小文件 之间的top100再进行外排序或者继续利用小根堆，最终求出整个百亿数据量中的top100
总结
对于top k的问题，除用哈希函数分流和用哈希表做词频统计之外，还经常用堆结构和外排序的手段进行处理
4.从40亿个非负整数中找到出现两次的数
题目要求：
32位无符号整数的范围是 0~2^32 - 1(4294967295)，现在有 40 亿个无符号整数，可以使用最多1GB的内存，找出所有出现了两次的数。
注：本题可以看做是第一题的进阶问题，这里将出现次数限制在了两次
思路分析
- 可以用 bit map 的方式来表示数出现的情况
申请一个长度为 (2^32-1)*2 的 bit 类型的数组bitArr，用2个位置表示一个数出现的词频；
bitArr占用空间计算 (2^32-1)*2 bit = 2^3 * 2^10 * 2^10 * 2^10 - 2 bit ≈ 1GB - 具体操作，遍历 40亿 个非负整数
如，num数字
未出现（初始设置） bitArr[num2]和bitArr[num2+1]分别设置为 00
首次出现 bitArr[num2]和bitArr[num2+1]分别设置为 01
2次出现 bitArr[num2]和bitArr[num2+1]分别设置为 102次出现 bitArr[num2]和bitArr[num2+1]分别设置为 11
- 遍历 bitArr
若 bitArr[i2]和[i2+1]为10，则i就是出现了两次的数
