代码拉取完成,页面将自动刷新
有 10 个文件,每个文件大小为 1G,每个文件的每一行存放的都是用户的 query,每个文件的 query 都可能重复。要求按照 query 的频度排序。
如果 query 的重复度比较大,可以考虑一次性把所有 query 读入内存中处理;如果 query 的重复率不高,那么可用内存不足以容纳所有的 query,这时候就需要采用分治法或其他的方法来解决。
如果 query 重复率高,说明不同 query 总数比较小,可以考虑把所有的 query 都加载到内存中的 HashMap 中。接着就可以按照 query 出现的次数进行排序。
分治法需要根据数据量大小以及可用内存的大小来确定问题划分的规模。对于这道题,可以顺序遍历 10 个文件中的 query,通过 Hash 函数 hash(query) % 10
把这些 query 划分到 10 个小文件中。之后对每个小文件使用 HashMap 统计 query 出现次数,根据次数排序并写入到另外一个单独文件中。
接着对所有文件按照 query 的次数进行排序,这里可以使用归并排序(由于无法把所有 query 都读入内存,因此需要使用外排序)。
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。