海量数据处理：找出现次数最多的那些(一点记录)

海量数据处理：找出现次数最多的那些...

默认分类 2010-08-24 16:56:07 阅读0 评论0  字号：大中小 订阅

回忆一下tx的二面，有一道题是这样的：

假设有1kw个身份证号，以及他们对应的数据。身份证号可能重复，要求找出出现次数最多的身份证号。
一个很显然的做法是，hash之，O(n)搞定。这前提是内存中可以存下。
如果是中国的13亿人口，内存中存不下呢？借用磁盘，多次扫描？磁盘IO的速度慢得能让你疯掉。
这时候你终于感受到，中国人口真TMD多阿。。。

--

然后再看看今天的astar复赛第一题： 

百 度每天都会接受数亿的查询请求, 如何在这么多的查询(Query)中找出高频的Query是一个不小的挑战. 而你的任务则更加艰巨, 你需要在极其有限的资源下来找出这些高频的Query.(使用内存不得多于1MB) 。输入文件是一行一个Query, 以文件结束符结尾。每个Query字节数L(一个汉字两个字节)满足：0100个query. 每行一个, 不能有重复, 不能多输出, 但可以少输出(见样例). 

用1M的内存来统计1GB的东西，而且还只能读取一遍？也许你会以为出题人疯了，或者你自己直接疯了。别激动，想想nike的广告。

然后再仔细看看题目的要求。

引用

输出你认为最高频的 100个query

注意！有三个字“你认为”。然后再看看 百度之星吧 里面astar2006的答疑，给了一个明确的信息：

这题要求的不是准确的答案，而是近似答案。

回头想想，其实当时在tx面试的时候就应该问清楚，需要的是精确的还是近似的答案。现在终于豁然开朗了。

---- 传说中的分割线，下面就不是废话了 ----

要求使用1MB以内的空间，在只有一遍扫描的情况下，尽可能找出出现次数在TOP100里面的Query。

于是很显然，hash是必须的了。

由于内存限制相当严格，所以hash表只能开到很小，比如，103（因为103是个素数）。

在扫描的过程中，为了限制内存的使用，你需要按照某种规则不断地替换掉一些entry。

在遍历完以后需要归并，因为要求TOP100，所以每个hash值对应的list应该要有100个元素（因为只要近似，所以并不需要很严格）。

然后你就发现，这个东西怎么那么像计算机组成原理里面的多路组相联Cache阿。。。

那替换的规则几乎就不用想了，找出出现次数最少的那个，直接掐掉。

于是整个算法框架就完整了。

------

测试：

随机生成长度为1~16的1,000,000个字符串，字符串仅包含小写字母。数据文件为8.6MB。

显然出现次数最多的应该是单字母串。如果你的结果不是这样，那属于RPWT。

程序平均运行时间： 1.04s (Ubuntu 9.04, g++ 4.3.3, T2410[2.0G/533MHz]，开着n个进程，包括一个跑着QQ的虚拟的XP) 

程序内存占用：568KB （Gnome系统监视器数据）

程序统计结果：

1. 前26个结果为字母，顺序不定。

2. 看了下a~f的出现频率统计，仅有a和e的统计次数比出现次数少1，其他都完全一致。

这个结果比我想像中的还要NB。我被震撼了。

OVER。


代码（主程序 以及 数据生成代码）：

p.s. 代码写得很烂，有些地方为了效率和内存占用妥协了。

# include 
# include 
# include 
# include 
# include 
using  namespace std;

const  int  hashm = 103;
inline  int hash( char *p){
     int t = 0;
     while (*p){
        t = (*p++) + (t << 6) + (t << 16) - t;
    }
     return ((t & 0x7fffffff) %  hashm);
}

struct  node_t{
     char s[17];
     int count;
     node_t&  operator =( const  char *t){
        strcpy(s, t);
        count = 1;
         return (*this);
    }
};

struct great_ node_t{
     char *s;
     int count;
     bool  operator <( const great_ node_t &a) const {
         return (count > a.count);
    }
    great_ node_t( const  char *_s,  int &_count){
        s = ( char *)_s;
        count = _count;
    }
};

node_t  tbl[ hashm][ 100];
int tblc[ hashm];
vectornode_t> ans;

int main(){
     char t[20];
     int i, j;
     int v;
    //freopen("a.in", "r", stdin);
     for (i = 0; i <  hashm; ++i){
        tblc[i] = 0;
    }
     while ( scanf ("%s", t) == 1){
        v = hash(t);
         for (i = 0, j = 0; i < tblc[v]; ++i){
             if (strcmp( tbl[v][i].s, t) == 0){
                 tbl[v][i].count++;
                 break ;
            }
             if ( tbl[v][i].count <  tbl[v][j].count){
                j = i;
            }
        }
         if (i == tblc[v]){
             if (i < 99){
                tblc[v]++;
                 tbl[v][i] = t;
            } else {
                 tbl[v][j] = t;
            }
        }
    }
     for (i = 0; i <  hashm; ++i){
         for (j = 0; j < tblc[i]; ++j){
            ans.push_back(great_ node_t( tbl[i][j].s,  tbl[i][j].count));
        }
    }
    sort(ans.begin(), ans.end());
     for ( int i = 0; i <  100 && i < ( int )ans.size(); ++i){
         printf ("(%d) %s\n", ans[i].count, ans[i].s);
    }
     return 0;
}

//数据生成代码
# include 
# include 
# include 
using  namespace std;

int main(){
     int i, j;
    srand(time( NULL ));
     const  int maxline =  1000000;
    freopen("a.in", "w", stdout);
     for (i = 0; i < maxline; ++i){
         int t = rand() % 15 + 1;
         for (j = 0; j < t; ++j){
             printf ("%c", rand() % 26 + 'a');
        }
         printf ("\n");
    }
     return 0;
}