算法通关村第15关【黄金】| 海量数据场景下热门问题

1. 对20GB文件进行排序

题目要求: 假设你有一个20GB的文件，每行一个字符串，请说明如何对这个文件进行排序?

分块：先将20GB的文件分块，如果我们只有10GB的内存空间，可以分成20块，

排序：然后单独对分块进行排序

合并：将分块两两归并，也可以使用堆排序合并为一个

2. 超大文本中搜索两个单词的最短距离

题目要求:有个超大文本文件，内部是很多单词组成的，现在给定两个单词，请你找出这两个单词在这个文件中的最小距离，也就是像个几个单词。你有办法在O(n)时间里完成搜索操作吗? 方法的空间复杂度如何。

使用index1和index2分别表示数组words 已经遍历的单词中的最后一个word1的下标和最后一个word2的下标，初始时index1=index2=-1。

1. 当碰到word1时更新index1为当前位置
2. 当碰到word2时更新index2为当前位置
3. 两者下标都不为-1，进行距离计算，如果更小更新distance

进阶问题：如果寻找过程在这个文件中会重复多次，而每次寻找的单词不同

1. 在进行第一次文本文件的遍历时，维护一个哈希表，将每个单词作为键，值是一个列表，记录该单词在文本文件中出现的位置。
2. 当需要查找两个单词的最小距离时，首先在哈希表中找到这两个单词的位置列表。
3. 然后，使用两个指针来遍历这两个位置列表，以计算它们的最小距离。
4. 同样，计算最小距离时，维护一个 min_distance 变量即可。

3. 从10亿数字中寻找最小的100万个数字 

题目要求: 设计一个算法，给定一个10亿个数字，找出最小的100万的数字。假定计算机内存足以容纳全部10亿个数字。

1. 排序方法：首先对所有的元素进行排序，然后选择前100万个数。这种方法的时间复杂度是O(nlogn)，但对于10亿级别的数据，时间和空间代价都较高，不太适用。

2. 选择排序方法：采用选择排序的方式，遍历10亿个数字来找出最小的数，然后再找出第二小的，依此类推，直到找到前100万个数。这种方法的时间代价是O(nm)，其中m表示要找的数量（这里是100万），效率较低。

3. 大顶堆方法：首先创建一个大顶堆，用于存储前100万个数字，堆顶元素是堆中最大的元素。然后遍历整个数据序列，只有比堆顶元素小的才允许插入堆中，同时删除原堆中的最大元素。这样继续遍历直到结束，最后堆中剩下的就是前100万个最小的数字。这种方法只需要遍历一次10亿个数字，对于大数据集也较为高效，堆的空间占用也相对较小。

总结来说，对于寻找大数据集中最小的一部分数据，使用大顶堆方法通常是较为高效的选择。这种方法的时间和空间代价都相对可控，适用于处理大规模数据或流数据的场景。如果数据量不大，也可以考虑使用排序方法或选择排序方法。