摘要：第一部分、十道海量数据处理面试题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+Hash1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理； 阅读全文

摘要：本文讨论一棵最简单的trie树，基于英文26个字母组成的字符串，讨论插入字符串、判断前缀是否存在、查找字符串等基本操作；至于trie树的删除单个节点实在是少见，故在此不做详解。l Trie原理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的。l Trie性质好多人说trie的根节点不包含任何字符信息，我所习惯的trie根节点却是包含信息的，而且认为这样也方便，下面说一下它的性质 (基于本文所讨论的简单trie树)1. 字符的种数决定每个节点的出度，即branch数组(空间换时间思想)2. branch数组的下标代表字符相对于a的相对位置3. 采用标. 阅读全文

摘要：堆的定义是：n个元素的序列{k1,k2,…,kn}，当且仅当满足如下关系时被成为堆 (1)Ki <= k2i 且 ki <= k2i-1 或 (2) Ki >= k2i 且 ki >= k2i-1 (i = 1,2,…[n/2])当满足(1)时，为最小堆，当满足(2)时，为最大堆。 若将此序列对应的一维数组堪称是一个完全二叉树，则2i和2i+1个节点分别是节点i的左右子节点。如下为一个最大堆：下面以最小堆为例说明堆的输出： 图1为一个最小堆，当最小节点根节点13输出后，将最后一个节点97作为根节点，移到顶端，如图2. 然后要对堆进行调整。比较此完全树的根节点与其... 阅读全文