[Top-K] 海量数据的Top-K问题/出现频率Top-K问题

描述

最近在面试中有被问到，Top-K的相关问题，在此做以总结，希望对后续面试的小伙伴有帮助

题目要素

1.海量数据（大数量，小内存）
2.排名前K
变体：海量数据的词频问题

例子

先举一个比较有趣的例子。
已知现在有25匹马，5条赛道，假设不考虑马的疲劳问题，不可以使用计时器记录每一匹马的时间。最少需要多少次比赛才能选出25匹马中的TOP3。

答案：7次
思路：
❗ 解决此类问题，脑海中一定要从哪些马没有资格成为TOP3的思想出发。
首先，对25匹马进行5次比赛，淘汰每一组中排名靠后的两匹马，因为这些马没有资格成为TOP3；

目前剩余马数 : 25 - 2 * 5 = 15

其次，对每一组跑的最快的进行1次比赛，从5匹马中找到最快的一匹，并淘汰跑的慢的那两匹马和所在组的全部马。因为这些马都没有资格成为TOP3;

目前剩余马数 ：15 - 2 * 3 = 9

最后，对于目前的9匹马，我们已经确定了第一匹马，既Top1，那么，在该组中只有排名第2和排名第3的马，有机会成为TOP3，在上一轮排名第二的马所在组，只有排名第1的马和排名第2的马有机会成为TOP3，在上一轮排名第三的马所在组，只有排名第1的马才有可能成为TOP3。
那么这个问题就变成了，在5匹马中找前2，只需要在比较1次就可以了。

所以一共需要比5+1+1 = 7 次。如果没有看懂，不妨画一个二维矩阵理解一下。

重点

1.海量数据的TOP-K问题

对于海量数据的TOP-K问题的主要有以下三种思想：

1. 小顶堆
2. 长度为K的数组（不推荐）

步骤：
思路1：首先，将大文件分组（hash）分为若干个小文件；其次，对于每一个内存可以接受的小文件进行分组，从每一组中选取K个最大的元素；最后，重复以上步骤，直到可以直接比较。

思路2：先建立K个元素的小顶堆；遍历大文件（随机拆成小文件后遍历）。

2.海量数据的词频问题。

该问题主要分为两个过程：

1. 每一个词的出现次数的统计
2. 出现次数TOP-K问题

对于过程2，上边的方法已经可以解决。重点来说一下过程1。

步骤
首先，将大文件分为一个个小文件；其次，对每一个小文件遍历，将各个小文件按照一定规律（hash或前缀）放入另一批小文件；再次，对每一个小文件遍历，统计好每个词出现的次数。

标签：文件,匹马,25,海量,Top,TOP3,问题
来源： https://blog.csdn.net/GxDong_/article/details/115217951