快排 Array.prototype.fastSort = function(){ var arr = this; function sort(left, right, arr){ if( left >= right){ return; } var key = arr[left]; var i = left; var j = right; while(i < j){ while(i < j && arr[j] >= key){ j--; } arr[i] = arr…

对冒泡.快排.堆排这3个算法做了验证,结果分析如下: 一.结果分析 时间消耗:快排 < 堆排 < 冒泡. 空间消耗:冒泡O(1) = 堆排O(1) < 快排O(logn)~O(n) . 应用推荐: 1.速度最快.且允许占用少量的空间:选快排. 2.速度快且空间最小(O(1)):选堆排. 3.要求相同大小的元素顺序不能变更:选冒泡. 4.完全不考虑空间消耗的:用基排(极限情况下时间O(n),限制较多,不单独说了). 冒泡排序: 优点:稳定.空间复杂度O(1) 缺点:慢 时间复杂度最好为n(…

堆排 堆排是基于二叉树而得来的 例如:对一个数组 可以转为二叉树:       二叉树特性父节点为 i ,  左叶子节点为2i+1:右叶子节点为2i+2; 步骤分解: 1. 先从第一个非叶子节点(即下标为(length-1-1)/2 即6)开始,把大的值往父节点调整     经过一轮调整之后 最大的值此时在根节点处(即arr[0]): 2.根节点数和数组最后一个元素进行交换,此时数组中最大的值在最后一位,一个有序元素产生, 3.反复进行此过程,再次交换时和未被排序的最后一个元素交换,直至数组有序…

这篇博客源自对一个内存无法处理的词频统计问题的思考,最后给出的解决办法是自己想的,可以肯定这不是最好的解法.但是通过和同学的讨论,仍然感觉这是一个有意义及有意思的问题,所以和大家分享与探讨. 如果有误,请大家指正.如果有更好的方法,望不吝赐教. 1.提出问题 实际问题: 当前有10T中文关键词数据,需要统计出词频最高的1000个词.可用的只有1G内存和磁盘.那么如何提取? 大概估算一下这个问题,设中文词汇平均长度2.3,每次汉字用utf-8编码是3B,那么10T数据大概有 10T/7B ~ 1.…

作者:July出处:结构之法算法之道blog 以下是原博客链接网址 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7382693 微软面试100题系列 http://blog.csdn.net/column/details/ms100.html 前言 一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇…

参考博文:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097 第一部分.Trie树 1.1.什么是Trie树 Trie树,即字典树,又称单词查找树或键树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是用于统计和排序大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是:最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希表高. Trie的核心思想是空间换时间.利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目…

Hash表算法处理海量数据处理面试题 主要针对遇到的海量数据处理问题进行分析,参考互联网上的面试题及相关处理方法,归纳为三种问题 (1)数据量大,内存小情况处理方式(分而治之+Hash映射) (2)判断元素是否在集合中(布隆过滤器+BitMap) (3)各种TOPN(存储和各种排序) 经典问题分析 上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入. 可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序…

来吧骚年,看看海量数据处理方面的面试题吧. 原文:(Link, 其实引自这里 Link, 而这个又是 Link 的总结) 另外还有一个系列,挺好的:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/category/1106578 另: Given 1 billion number, get the largest 1 million. Large dataset means you cannot store all of them and sort. 注:因为1 mi…

Top-k的最小堆解决方法 问题描述:有N(N>>10000)个整数,求出其中的前K个最大的数.(称作Top k或者Top 10) 问题分析:由于(1)输入的大量数据:(2)只要前K个,对整个输入数据的保存和排序是相当的不可取的. 可以利用数据结构的最小堆来处理该问题. 最小堆如图所示,对于每个非叶子节点的数值,一定不大于孩子节点的数值.这样可用含有K个节点的最小堆来保存K个目前的最大值(当然根节点是其中的最小数值). 每次有数据输入的时候可以先与根节点比较.若不大于根节点,则舍弃:否则用新数…

海量数据处理算法—Bloom Filter 1. Bloom-Filter算法简介 Bloom-Filter,即布隆过滤器,1970年由Bloom中提出.它可以用于检索一个元素是否在一个集合中. Bloom Filter(BF)是一种空间效率很高的随机数据结构,它利用位数组很简洁地表示一个集合,并能判断一个元素是否属于这个集合.它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法.Bloom Filter有可能会出现错误判断,但不会漏掉判断.也就是Bloom Filter判断元素不再集合,那肯定不在.如…