大数据中找上中位数的方法

题目：

40亿 大整数，组成了一个大文件。
想找到其中的 上中位数该怎么办？
内存：10MB，怎么办？
内存：20K，怎么办？
内存：有限几个字符，怎么办？
条件：按行读取文件，读取操作不占用内存。

应该具备的能力：
2^k = ? 应该都能够熟记，达到反射性反应的程度。
字节数 对应计算机中的 容量（T, G, M, K）

内存只有 10MB 的情况
接下来我们来解题：
看到大数据容量限制的，首先想到的是从范围入手。
1. 数据是 有符号？ / 无符号？
2. 我们知道一个 4字节的无符号整数 范围为：0~42亿
那么我们可以用一个 unsigned int 来表示一个数出现的次数
（一个数最多出现 40亿 次，故能够表示，不会溢出）
3. 我们来计算 10MB 内存可以存几个 unsigned int 的数。 => 250万
因此我们知道 10MB 内存足够我们在 250W 范围内进行 精细的词频统计（每个数出现几次）
4. 0~42亿 内总共有 1680个 250W 范围的段。因此我们将 42亿 的范围按照 250W 进行分段。（[0, 250w), [250w,500w)...）
建立一个 1680 的数组，遍历大文件一次，来统计每个段中出现数的个数。
count[i] 就表示在第 i 段的 连续的250W 的范围内，出现了多少个数。
比如：一个数字值为10亿，那么它应该就在 count[400] 这个段中，那么进行操作 count[400]++ 即可。
5. 对 count 进行累加，直到 sum >= 20亿。这样我们就能确定第 20亿 个数是来自哪个范围的。
6. 释放该数组，再次遍历大文件，利用 10MB 的空间对该范围内的数进行 精细的词频统计。这样便能够找到中位数了。
由此可见，以上做法是借用了 桶排序 的思想。

总结：
1. 利用限制的范围计算出我们能够在多大的范围内进行 精细的词频统计。
2. 利用 精细的范围 对整体范围进行划分，建立一个粗略的统计数组。
3. 遍历大文件，找出中位数粗略的范围。
4. 对该粗略的范围进行精细的统计。

内存只有 20K 的情况：
我们依然用上面的方法来分析：
20K 的内存可以支持 5000范围大小 的精细词频统计。
然后我们用 40亿 / 5000 => 发现该数值已经怨愿你大于 5000 了，我们根本无法进行粗略范围的统计。
于是，我们不妨逆过来思考。
直接从 粗略的范围 出发进行统计。将其分成 5000 份。
我们依然能够得知 中位数 是在哪个部分。然后看该范围能否被精细统计。
若不能一直循环下去。

内存只有 有限几个字符 的情况（比如就8个字节，两个变量）：
采用二分的方法。最多二分 32 次，即需要读 32 次文件。
1. 首先对 0~42 亿二分（注意是对整个范围进行二分），用一个变量 k 记下当前的值是多少。
遍历文件一边遍，计算当前小于当前值得数据个数 n。
2. 若 n < 21亿，该数在小半部分。若 n > 21亿，该数在大部分。
以此循环下去。