海量数据处理:一亿个浮点数的排序算法
有1亿个浮点数,请找出其中最小的10000个。提示:假设每个浮点数占4个字节,1亿个浮点数就要站到相当大的空间,因此不能一次将全部读入内存进行排序。
问题分析:
1) 1亿个浮点数,其数据大小为 400 M。如此规模的排序,首先想到分批处理。每次读取 1 000 000 个数据并进行快速排序。需要的内存空间为 1 000 000 * 4 = 4M。需要100 次这样的排序。
2)完全没的规律的数据,考虑使用快速排序。快速排序的平均复杂度是 O( Nlog(N) )。我们可以直接使用 stl 提供的全局函数 sort() , 它使用了快速排序算法(实际是三平均分区法 median-of-three )。
3) 最后只要最大的 10000 个。则每个批次只需要保留排序结果的前 10000 个数据。这段数据已经是分段有序的。数据量为 10000 * 100。
解法:
1) 数据结构定义:
定义数据规模:
{
batchCapacity = 1000000,
batchCount = 100,
resultCount = 10000
}
2)生成 数据样本:
{
float* pbuf;
if( ( pbuf= ( float *)malloc( batchCapacity * sizeof( float ) )) == NULL )
{
throw( "failed to malloc" );
}
// 生成 batchCapacity * batchCount 个随机实数,并保存到文件
ofstream fout;
fout.exceptions(std::ios::badbit | std::ios::failbit | std::ios::eofbit );
fout.open( filName, ios::binary ) ;
if ( !fout )
{
throw( "file not exits" );
}
for( size_t index = 0; index < batchCount; index++ )
{
for( size_t index = 0; index < batchCapacity; index++ )
{
pbuf[index] = RandomFloat( 0, 65537 );
}
fout.write( (char*)pbuf, batchCapacity * sizeof( float ) );
}
fout.close();
delete pbuf;
pbuf = NULL;
return ;
}
以上,用 RandomFloat() 生成随机数。其定义如下:
* Rand::rand 线性同余算法获得随机数
* 会循环出现相同的数。有待改进
*
*********************************************/
#include <cstdlib>
#include <ctime>
class Rand
{
public:
static long long r;
static int rand()//产生随机数
{
// 三个参数的取值 关键字:辗转相除 二次同余
r = ( r * 1010557 + 79390691 ) % 100663363 ;
return r;
}
};
long long Rand::r = 43215;
float RandomFloat( float low, float high) {
float d = float( Rand::rand()) / ( float(RAND_MAX) + 1);
return low + d * (high - low);
}
3 ) 排序
void dataOrder( const char* filName )
{
float* pbuf = ( float *)malloc( batchCapacity * sizeof( float ) );
if ( pbuf == NULL )
{
throw( "failed to malloc " );
}
ifstream fin;
ofstream fout;
fin.exceptions(std::ios::badbit | std::ios::failbit | std::ios::eofbit );
fout.exceptions(std::ios::badbit | std::ios::failbit | std::ios::eofbit );
fin.open( filName, ios::binary );
fout.open( string( string(filName).append(".order") ).c_str(), ios::binary );
for( size_t index = 0;index < batchCount;index++ )
{
// 分批读入,排序
fin.read( (char*)pbuf, batchCapacity * sizeof( float ) );
std::sort( pbuf, pbuf + batchCapacity );
fout.write( (char*)pbuf, resultCount * sizeof( float ) );
cout << "writed bytes:" << resultCount * index + 1 << endl;
}
fin.close();
fout.close();
delete pbuf;
// 将分组的数据综合排序
pbuf = ( float *)malloc( resultCount * batchCount * sizeof( float ) );
if ( pbuf == NULL )
{
throw( "failed to malloc " );
}
fin.open( string( string(filName).append(".order") ).c_str(), ios::binary );
fin.read( (char*)pbuf, resultCount * batchCount * sizeof( float ) );
std::sort( pbuf, pbuf + resultCount * batchCount );
//merge_sort<float>( pbuf,0,( resultCount * batchCount ) - 1 );
// 输出
for( size_t index = 0; index < resultCount; index++ )
{
printf( "%d\t%f\n", index, pbuf[index ] );
}
fin.close();
delete pbuf;
pbuf = NULL;
}
性能测试结果: p4 的 cpu,每秒大约处理 30万个记录。
整个程序:
void dataPrepare( const char* filName );
void helpInfo();
void dataOrder( const char* filName );
int main( int argc, char* argv[] )
{
try
{
if ( argc == 1 )
{
helpInfo();
return 0;
}
const char* filename = argv[1]+ 2;
if ( filename != NULL && strlen( filename ) > 0 )
{
filName = filename;
}
switch ( argv[1][1] )
{
case 'g':
dataPrepare( filName );
break;
case 'o':
dataOrder( filName );
break;
default:
helpInfo();
return 0;
break;
}
}
catch( const char* e)
{
cout << e << endl;
}
catch( )
{
cout << "unknown error" << endl;
}
system( "pause" );
return 0;
}
Referance:
快速排序
the c++ programming lanauage, by bjarne stroustrup chapter 18: Algorithms and Function Objects
线性同余法生成随机数
Introduction to Algorithms, Second Edition,by Thomas H. Cormen, Charles E. 11.3 Hash functions 介绍了线性同余法的原理和用法。
三平均分区法:
Introduction to Algorithms, Second Edition,by Thomas H. Cormen, Charles E. Problems 7-5: Median-of-3 partition
范晨鹏
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