大数据Top K问题

大数据下的2个Top K场景：

1、 1亿个数字中找出最大或最小的前100个数字（考虑判重和内存空间限制）？

思路： 考虑将数字分散存储在不同文件中， 然后依次读取各个文件， 例如1~10000存到1.txt、 2~20000存到2.tx、以此类推；

        如果不判重，可以将前100个数字做成最大堆或最小堆的数据结构（找最大的Top100用最小堆， 找最小的Top100用最大堆）， 然后依次遍历所有数字， 符合条件时替换根节点后并重新构建堆。堆的缺点是允许有重复数字！！！

        如果要判重，则创建一个100个空间的空数组， 遍历1亿个数字依次插入值（按照升序）， 使用二分查找算法判断新值在数组中的位置并插入， 该数组最多容纳100个值。 当有101个值时先判重， 如果重复继续向后遍历， 如果值大于数组最小值则插入到指定位置，数组第一个元素移出数组， 因为数组是连续的，所有可以用内存拷贝方式赋值，只有新插入的值要单独赋值到对应的下标(原理类似于android.util.SparseArray)。   因内存拷贝可认为不占用时间， 该思路的总会时间复杂度是O(1亿*log100）， log100是二分查找的复杂度。

  

2、 1亿个搜索关键词找出次数最多的前100个搜索词（考虑内存空间限制）？ 

思路： 核心是“分治”、“归并”和哈希，  第一次遍历将关键词散列到不同的文件中（散列算法是性能关键，哈希函数的性能直接影响散列的结果， 尽量避免“数据倾斜”）， 同一个关键词一定会散列到同一个文件， 理想情况是所有关键词均匀散列到不同的文件中（即分治思想，将大文件分解为小问题）。

       读取每个文件并记录各关键词的次数， 做个冒泡排序， 从每个文件中排序出前100的关键词；

       取第一个文件的记录结果， 和第二个文件做“合并”， 即200个结果中排序出前100个关键词， 然后依次合并第三个、第四个。。。。第N个文件(将子结果合并为总结果)。

PS:   大道同源， 我想到2个类似的场景。