算法题---应用数据结构知识
海量数据问题:分治,哈希,堆,trie树
堆:
适用范围:海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存
基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。方法,比如求前n小,我们比较当前元素与最大堆里的最大元素,如果它小于最大元素,则应该替换那个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量,求前n小,n的大小比较小的情况,这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素,效率很高。
扩展:双堆,一个最大堆与一个最小堆结合,可以用来维护中位数。
问题实例:
1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
trie树:
适用范围:数据量大,重复多,但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点:实现方式,节点孩子的表示方式
扩展:压缩实现。
问题实例:
1).有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行都存放的是用户的query,每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序。
2).1000万字符串,其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现?
3).寻找热门查询: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,每个不超过255字节。