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[導(dǎo)讀]今天,我們來聊一道常見的考題,也出現(xiàn)在騰訊面試的三面環(huán)節(jié),非常有意思。具體的題目如下:文件中有40億個QQ號碼,請設(shè)計算法對QQ號碼去重,相同的QQ號碼僅保留一個,內(nèi)存限制1G.這個題目的意思應(yīng)該很清楚了,比較直白。為了便于大家理解,我來畫個動圖玩玩,希望大家喜歡。能否做對這道題...


今天,我們來聊一道常見的考題,也出現(xiàn)在騰訊面試的三面環(huán)節(jié),非常有意思。具體的題目如下:

文件中有40億個QQ號碼,請設(shè)計算法對QQ號碼去重,相同的QQ號碼僅保留一個,內(nèi)存限制1G.

這個題目的意思應(yīng)該很清楚了,比較直白。為了便于大家理解,我來畫個動圖玩玩,希望大家喜歡。

能否做對這道題目,很大程度上就決定了能否拿下騰訊的offer,有一定的技巧性,一起來看下吧。

在原題中,實際有40億個QQ號碼,為了方便起見,在圖解和敘述時,僅以4個QQ為例來說明。

方法一:排序

很自然地,最簡單的方式是對所有的QQ號碼進行排序,重復(fù)的QQ號碼必然相鄰,保留第一個,去掉后面重復(fù)的就行。

原始的QQ號為:

排序后的QQ號為:

去重就簡單了:

可是,面試官要問你,去重一定要排序嗎?顯然,排序的時間復(fù)雜度太高了,無法通過騰訊面試。

方法二:hashmap

既然直接排序的時間復(fù)雜度太高,那就用hashmap吧,具體思路是把QQ號碼記錄到hashmap中:

mapFlag[123]?=?true
mapFlag[567]?=?true
mapFlag[123]?=?true
mapFlag[890]?=?true
由于hashmap的去重性質(zhì),可知實際自動變成了:

mapFlag[123]?=?true
mapFlag[567]?=?true
mapFlag[890]?=?true
很顯然,只有123,567,890存在,所以這也就是去重后的結(jié)果。

可是,面試官又要問你了:實際要存40億QQ號碼,1G的內(nèi)存夠分配這么多空間嗎?顯然不行,無法通過騰訊面試。

方法三:文件切割

顯然,這是海量數(shù)據(jù)問題。看過很多面經(jīng)的求職者,自然想到文件切割的方式,避免內(nèi)存過大。

可是,絞盡腦汁思考,要么使用文件間的歸并排序,要么使用桶排序,反正最終是能排序的。

既然排序好了,那就能實現(xiàn)去重了,貌似就萬事大吉了。我只能坦白地說,高興得有點早哦。

接著,面試官又要問你:這么多的文件操作,效率自然不高啊。顯然,無法通過騰訊面試。

方法四:bitmap

來看絕招!我們可以對hashmap進行優(yōu)化,采用bitmap這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),可以順利地同時解決時間問題和空間問題。

在很多實際項目中,bitmap經(jīng)常用到。我看了不少組件的源碼,發(fā)現(xiàn)很多地方都有bitmap實現(xiàn),bitmap圖解如下:

這是一個unsigned char類型,可以看到,共有8位,取值范圍是[0, 255],如上這個unsigned char的值是255,它能標(biāo)識0~7這些數(shù)字都存在。

同理,如下這個unsigned char類型的值是254,它對應(yīng)的含義是:1~7這些數(shù)字存在,而數(shù)字0不存在:

由此可見,一個unsigned char類型的數(shù)據(jù),可以標(biāo)識0~7這8個整數(shù)的存在與否。以此類推:

  • 一個unsigned int類型數(shù)據(jù)可以標(biāo)識0~31這32個整數(shù)的存在與否。
  • 兩個unsigned int類型數(shù)據(jù)可以標(biāo)識0~63這64個整數(shù)的存在與否。
顯然,可以推導(dǎo)出來:512MB大小足夠標(biāo)識所有QQ號碼的存在與否,請注意:QQ號碼的理論最大值為2^32 - 1,大概是43億左右。

接下來的問題就很簡單了:用512MB的unsigned int數(shù)組來記錄文件中QQ號碼的存在與否,形成一個bitmap,比如:

bitmapFlag[123]?=?1
bitmapFlag[567]?=?1
bitmapFlag[123]?=?1
bitmapFlag[890]?=?1
實際上就是:

bitmapFlag[123]?=?1
bitmapFlag[567]?=?1
bitmapFlag[890]?=?1
然后從小到大遍歷所有正整數(shù)(4字節(jié)),當(dāng)bitmapFlag值為1時,就表明該數(shù)是存在的。

而且,從上面的過程可以看到,自動實現(xiàn)了去重。顯然,這種方式可以通過騰訊的面試。

擴展練習(xí)一

文件中有40億個互不相同的QQ號碼,請設(shè)計算法對QQ號碼進行排序,內(nèi)存限制1G.

很顯然,直接用bitmap, 標(biāo)記這40億個QQ號碼的存在性,然后從小到大遍歷正整數(shù),當(dāng)bitmapFlag的值為1時,就輸出該值,輸出后的正整數(shù)序列就是排序后的結(jié)果。

請注意,這里必須限制40億個QQ號碼互不相同。通過bitmap記錄,客觀上就自動完成了排序功能。

擴展練習(xí)二

文件中有40億個互不相同的QQ號碼,求這些QQ號碼的中位數(shù),內(nèi)存限制1G.

我知道,一些刷題經(jīng)驗豐富的人,最開始想到的肯定是用堆或者文件切割,這明顯是犯了本本主義錯誤。直接用bitmap排序,當(dāng)場搞定中位數(shù)。

擴展練習(xí)三

文件中有40億個互不相同的QQ號碼,求這些QQ號碼的top-K,內(nèi)存限制1G.

我知道,很多人背誦過top-K問題,信心滿滿,想到用小頂堆或者文件切割,這明顯又是犯了本本主義錯誤。直接用bitmap排序,當(dāng)場搞定top-K問題。

擴展練習(xí)四

文件中有80億個QQ號碼,試判斷其中是否存在相同的QQ號碼,內(nèi)存限制1G.

我知道,一些吸取了經(jīng)驗教訓(xùn)的人肯定說,直接bitmap啊。然而,又一次錯了。根據(jù)容斥原理可知:

因為QQ號碼的個數(shù)是43億左右(理論值2^32 - 1),所以80億個QQ號碼必然存在相同的QQ號碼。

海量數(shù)據(jù)的問題,要具體問題具體分析,不要眉毛胡子一把抓。有些人完全不刷題,肯定不行。有些人刷題后不加思考,不會變通,也是不行的。好了,先說這么多。我們也會一步一個腳印,爭取每篇文章講清講透一件事,也希望大家閱讀后有所收獲,心情愉快。

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