这个问题我们应该经常会见到，想写这个问题是因为微软面试中，面试官问了这问题，而且要写代码，尼玛，最可恨的是不准用容器，哥当时就跪了。。。
这个问题就是最常见的topK问题，解决思路：首先统计文档中所有不同word出现的频率，然后对所有不同的word按照出现频率排序，取出出现频率最大的k个words。
1.统计文档中所有不同word出现的频率
统计文档中word的频率的方法，要根据文档的数据量来决定：
（1）如果文档中数据能够全部读入内存，那么可以通过map/hashmap来直接统计各个word出现的频率。之所以采用map/hashmap结构，是因为它们的查找，修改效率很高，map在对数级别，hashmap在常数级别。
（2）如果文档中的word的数据不足以全部读入内存甚至远远超过了内存的容量，那只能通过分治的思想来解决，其中对于大数据比较好的解决办法：将这个文档通过hash(word)%n，hash到n个不同的小文件中，n根据文档的大小以及内存空间而定，hash后，所有相同的word肯定会在同一个文件中，然后分别对这n个文件分别利用map/hashmap来统计其中word的频率，分别求出topk，最后进行合并求总的topk。
2.求topk
当所有不同word的频率求出来之后，就是如何求出topk的问题了，抛开前面的条件，topk问题有很多解法：
（1）最简单的方法，冒泡或选择排序，求出最大的k个元素，时间复杂度在O(kn);
（2）基于快排的选择排序，在随机化的情况下，时间复杂度在O(n)；
（3）局部淘汰法1，取前k个元素，建立一个数组，然后遍历所有元素，依次与数组中最小的元素比较，若大于，则替换。这种方法时间复杂度为O(kn);
（4）局部淘汰法2，取前k个元素，维护一个小根堆，遍历所有元素，依次与堆顶元素进行比较，若大于，则替换并重新使其为小根堆，这种方法的时间复杂度为O(nlgk)
（3）和（4）的最大的好处在于只需遍历一边序列就可以得到topk的结果，效率是很高的，还有就是在无法将序列全部加载到内存中时，这两种方法是最好的选择。
这里我采用三种map结构：map， hash_map（VS2008），unordered_map，来实现问题1，unordered_map在c++11中已经正式成为STL的一部分，是底层采用hash实现的map，和各家的实现的hashmap（不在C++标准中）的机制是一样的。采用（4）来解决topk的问题，下面是实现代码：
#include
#include
#include
#include
程序的运行结果如下：
由于数据量比较小，hash_map和map的效率差不多，但unordered_map的效率要高出很多，可能和unordered_map底层的hash函数的设计有很大关系。
STL中的高效能的容器很是值得我们学习的。。。
Jun 2, 2013 @library
