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…

题目: CVTE笔试题https://www.1024do.com/?p=3949 搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节. 假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个.一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门.),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G.   思路:此题解题步骤可分为两步:1.统计每个“查询串”(下称为query)出现的次数  …

前两天面试3面学长问我的这个问题(想说TEG的3个面试学长都是好和蔼,希望能完成最后一面,各方面原因造成我无比想去鹅场的心已经按捺不住了),这个问题还是建立最小堆比较好一些. 先拿10000个数建堆,然后一次添加剩余元素,如果大于堆顶的数(10000中最小的),将这个数替换堆顶,并调整结构使之仍然是一个最小堆,这样,遍历完后,堆中的10000个数就是所需的最大的10000个.建堆时间复杂度是O(mlogm),算法的时间复杂度为O(nmlogm)(n为10亿,m为10000). 优化的方法:可以把…

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…

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…

程序员编程艺术:第三章续.Top K算法问题的实现 作者:July,zhouzhenren,yansha.     致谢:微软100题实现组,狂想曲创作组.     时间:2011年05月08日     微博:http://weibo.com/julyweibo .     出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v .     wiki:http://tctop.wikispaces.com/. --------------------------------------…

1． 问题描述 在大规模数据处理中,常遇到的一类问题是,在海量数据中找出出现频率最高的前K个数,或者从海量数据中找出最大的前K个数,这类问题通常称为“top K”问题,如:在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词:在歌曲库中统计下载率最高的前10首歌等等. 2． 当前解决方案 针对top k类问题,通常比较好的方案是[分治+trie树/hash+小顶堆],即先将数据集按照hash方法分解成多个小数据集,然后使用trie树或者hash统计每个小数据集中的query词频,之后用小顶堆求出每个数据集…

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程…

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”…

问题描述:给定n个整数,求其中第k小的数. 分析:显然,对所有的数据进行排序,即很容易找到第k小的数.但是排序的时间复杂度较高,很难达到线性时间,哈希排序可以实现,但是需要另外的辅助空间. 这里我提供了一种方法,可以在O(n)线性时间内解决Top k问题.关于时间复杂度的证明,不再解释,读者可以查阅相关资料.具体的算法描述如下: 算法:LinearSelect(S,k) 输入:数组S[1:n]和正整数k,其中1<=k<=n: 输出:S中第k小的元素 1. If  n<20  Then  …

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…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理 前言 几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,认为它们非常是神奇.而神奇的东西常能勾起我的兴趣.在看过介绍它们的文章或论文之后,认为Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,近期凡是空暇时,便在看"Hadoop"."MapReduce""海量数据处理"这方面的论文.但在看论…

作者:林冠宏 / 指尖下的幽灵 掘金:https://juejin.im/user/587f0dfe128fe100570ce2d8 博客:http://www.cnblogs.com/linguanh/ GitHub : https://github.com/af913337456/ 腾讯云专栏: https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities 仅列举一些解决方法,事实的解决方案是非常多的. 这些问题都是面临着有如下的考虑…

1.top k问题 在海量数据处理中,经常会遇到的一类问题:在海量数据中找出出现频率最高的前k个数,或者从海量数据中找出最大的前k个数,这类问题通常被称为top K问题.例如,在搜索引擎中,统计搜索最热门的10个查询词:在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等 2.实例 2.1从N个无序数中寻找Top-k个最小数 问题分析 针对海量数据的top k问题,这里实现了一种时间复杂度为O(Nlogk)的有效算法:初始时一次性从文件中读取k个数据,并建立一个有k个数的最大堆,代表目前选出的最小的k个数.然后…

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰): 算法思想:分而治之+Hash 1.…

11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 一.1  BLOG文档结构图 一.2  前言部分 一.2.1  导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① 11g包dbms_parallel_execute在海量数据处理过程中的应用 注意:本篇BLOG中代码部分需要特别关注的地方我都用黄色背景和红色字体来表示,比如下边的例子中,thread 1的最大归档日志号为33,thread 2的最大归档…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements.    Your algorithm's time complexity must be…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: You may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements. Your algorithm's time complexity must be bet…

1单节点上的topK (1)批量数据 数据结构:HashMap, PriorityQueue 步骤:(1)数据预处理:遍历整个数据集,hash表记录词频 (2)构建最小堆:最小堆只存k个数据. 时间复杂度:O(n +n*lgk) = O(nlgk) 空间复杂度:O(|n|+k) (|n| = number of unique words) lintcode原题:Top K Frequent Words (2)流式数据 数据结构:TreeMap, HashMap 步骤:有新数据到来时,HashMa…

A typical solution is heap based - "top K". Complexity is O(nlgk). typedef pair<int, unsigned> Rec; struct Comp { bool operator()(const Rec &r1, const Rec &r2) { return r1.second > r2.second; } }; class Solution { public: vector…

PageRanking 通过: Input degree of link "Flow" model - 流量判断喜好度 传统的方式又是什么呢? Every term在某个doc中的权重(地位). 公共的terms在Query与Doc中对应的的地位(单位化后)直接相乘,然后全部加起来,构成了cosin相似度. Efficient cosine ranking 传统放入堆的模式:n * log(k) 使用Quick Select:n + k * log(k) : "find to…

Given a non-empty array of integers, return the k most frequent elements. For example,Given [1,1,1,2,2,3] and k = 2, return [1,2]. Note: 347. Top K Frequent ElementsYou may assume k is always valid, 1 ≤ k ≤ number of unique elements. Your algorithm's…

2014-12-18 Created By BaoXinjian…

教你如何迅速秒杀掉:99%的海量数据处理面试题 http://wenku.baidu.com/view/4546d06ca45177232f60a276.html c语言如何对海量数据进行处理 PDF http://www.doc88.com/p-992527311423.html…

TDW是腾讯海量数据处理平台中最核心的模块,它有以下几个作用: 提供海量的离线计算和存储服务.TDW是腾讯内部规模最大的离线数据处理平台,公司内大多数业务的产品报表.运营分析.数据挖掘等的存储和计算都是在TDW中进行.这是TDW提供的最基础的服务. 数据集中于共享功能.腾讯产品线较长,数据丰富,为了挖掘数据价值,经常需要访问多个产品的数据.TDW是腾讯公司级的数据仓库,这里集中了大多数业务的数据,业务在这里可以方便的进行数据共享和管理. TDW为其他大数据服提供基础和平台.这 有两个含义,首先是…

package com.sinaWeibo.interview; import java.util.Comparator; import java.util.Iterator; import java.util.TreeSet; /** * @Author: weblee * @Email: likaiweb@163.com * @Blog: http://www.cnblogs.com/lkzf/ * @Time: 2014年10月25日下午5:22:58 * ************* fu…

key points: 1. group by key and sort by using distribute by and sort by. 2. get top k elements by a UDF (user defined function) RANK ---------Here is the source code.-------------- package com.example.hive.udf;import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UD…

pig里面有一个TOP功能.我不知道为什么用不了.有时间去看看pig源代码. SET job.name 'top_k'; SET job.priority HIGH; --REGISTER piggybank.jar; REGISTER wizad-etl-udf-0.1.jar; --DEFINE SequenceFileLoader org.apache.pig.piggybank.storage.SequenceFileLoader(); DEFINE SequenceFileLoader…

Top K问题在数据分析中非常普遍的一个问题(在面试中也经常被问到),比如: 从20亿个数字的文本中,找出最大的前100个. 解决Top K问题有两种思路, 最直观:小顶堆(大顶堆 -> 最小100个数): 较高效:Quick Select算法. LeetCode上有一个215. Kth Largest Element in an Array,类似于Top K问题. 1. 堆 小顶堆(min-heap)有个重要的性质--每个结点的值均不大于其左右孩子结点的值,则堆顶元素即为整个堆的最小值.JDk…