问题描述：
有一个1GB大小的文件，文件里面每一行是一个词，每个词的大小不超过16B，内存大小限制为1MB，要求返回频数最高的100个词。
分析：
由于文件大小为1GB，而内存的大小只有1MB，因此不能一次把所有的词读入到内存中去处理，可以采用分治的方法进行处理：把一个文件分解为多个小的子文件，从而保证每个文件的大小都小于1MB，进而可以直接被读取到内存中处理。
解题思路：
1、遍历文件，对遍历到的每一个词，执行Hash操作：hash(x)%2000，将结果为i的词存放到文件ai中，通过这个分解步骤，可以是每个子文件的大小约为400KB左右，如果这个操作后的文件大小超过1MB，那么可以使用同样的方法把文件继续进行分解下去，直到文件的大小小于1MB为止。
2、统计出每个文件中出现频率最高的100个词。最简单的就是使用字典来实现，具体方法为：遍历文件中的所有词，对于遍历到的词，如果字典中不存在，则把这个词存入到字典中（键为这个词，值为1），如果这个词已经在字典中，那么把这个词对应的值加一。遍历后可以非常容易的找到出现频率最高的100个词。
3、上一步找出了每个文件中出现频率最高的100个词，这步可以通过维护一个小顶堆来找出所有词中出现频率最高的100个词。遍历第一个文件，把第一个文件中的出现频率最高的100个词构成一个小顶堆。（如果第一个文件中词的数目小于100，那么可以继续遍历第二个文件，直到构建好有100个节点的小顶堆为止）。继续遍历，如果遍历到的词的出现次数大于堆顶上词的出现次数，那么可以用新遍历到的词替换堆顶的词，然后重新调整这个堆为小顶堆。当遍历完所有的文件后，这个小顶堆中的词就是出现频率最高的100个词。当然这一步也可以采用类似归并排序的方法把所有文件中出现次数最高的100个词进行排序，最终找出出现次数最高的100个词。
引申：怎么找出海量数据中出现次数最高的一个
前面的算法是求解top100，而这个只是求解top1，可以使用同样的思路进行求解。唯一不同的是，在求解出每个文件中出现次数最高的数据后，接下来从哥哥文件值出现次数最高的数据找出出现次数最高的数，而不需要使用小顶堆，只需要使用一个变量就行了。
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