一线大厂面试真题-在2G大小的文件中，找出高频top100的单词

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问题解析

问题解答

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问题解析

这是一个典型的top k问题，在面试的时候，会产生很多变体。

但是不管怎么变，top k问题的本质是一样的。

另外，对于这类问题，我们可以发散自己的思维去回答，因为这类问题本身没有啥标准答案。

面试官更多的是去考察候选人的技术思维和技术积累，因此大胆一点回答没有关系。

这个问题的关键因素有两个：

1.   2G大小的文件，意味着文件很大并且也无法一次性load到内存里面

2.   需要从这么大的文件中做筛选，如果用普通的思维方法，查找速度很慢因此可以从这两个方面着手去思考回答思路。

问题解答

1.   把2G的文件进行分割成大小为512KB小文件，总共得到2048个小文件，避免一次性读入整个文件造成内存不足。

2.   定义一个长度为2048的hash表数组，用来统计每个小文件中单词出现的频率。

3.   使用多线程并行遍历2048个小文件，针对每个单词进行hash取模运算分别存储到长度为2048的hash表数组中

inthash=Math.abs(word.hashCode()%hashTableSize);

hashTables[hash].merge(word,1,Integer::sum);

4.   接着再遍历这2048个hash表，把频率前100的单词存入小顶堆中

5.   最后，小顶堆中最终得到的100个单词，就是top 100了。

这种解决方案的核心思想是将大文件分割为多个小文件，然后采用分治和堆的算法，来解决这个问题。