10亿个数选取重复次数最多的100个整数

本文探讨如何在有限内存条件下,高效地从10亿个整数中筛选出重复次数最多的100个整数。讨论了不同场景下的算法策略,包括无内存限制、内存受限、整数空间较小等情况,提供了从排序、哈希表到分段处理等多种解决方案。同时,还涉及了数组中第k大元素的求解、整数列中出现次数最多的整数问题及两两之差绝对值最小值的计算。

有10亿个整数,要求选取重复次数最多的100个整数

要解答这个问题,首先要弄清楚下面几个条件。

(1)有内存限制吗?

(2)整数的范围是多少?有符号,无符号,32位还是64位?

(3)整数集的内容大吗?(即出现的整数空间的大小大吗?)

(4)如果只需要求模糊解,怎么解?

(5)求数组中的第k大元素?

(6)相关问题:求一个整数列中出现次数最多的整数

(7)相关问题:有一个整数数组,请求出两两之差绝对值最小的值,记住,只要得出最小值即可,不需要求出是哪两个数。

(1)如果没有内存限制,且假设是32位无符号的整数。最方便的办法就是建立一个整形数组,inthash[2^32](赞不考虑程序的虚地址空间上限),然后对这10亿个数进行一次遍历,这样,可以得到这2^32个数各自出现的次数,再对这个hash数组进行取第k大元素,100次后,就可以取出这出现次数最多的前100个数。遍历10亿个数的时间复杂度是O(n),n=10^10,求第k大元素的时间复杂度是O(m),m=2^32(=4294967296),那么本算法的时间复杂度是O(n),空间复杂度是O(s),s=2^32。内存要2^32*4=16G

(2)如果有内存限制,或者必须满足程序虚地址空间上限。那么可以对整数空间进行分段处理,比如只提供512M内存,则将2^32个整数划分成32个空间0~2^(27)-1,2^(27)~2^(28)-1,...,31*2^(27)~2^(32)-1。对原来的10亿个数遍历32次,每次遍历,得到每个空间的整数的出现次数,并求出此空间中,出现次数最多的前100个整数,保存下来。这样32次之后,就得到了出现次数前3200的整数,再对这3200个整数取第k大元素,得到出现次数最多的前100个整数。这个算法的时间复杂度也是O(n),空间复杂度降低多少不知道,但是内存使用降低不少。

(3)如果整数空间比较小,也就是说这10亿个数中有很多重复的数,最方便的办法估计就是维护一个HashTable对象ht,key就是整数值,value就是该整数值出现的次数。遍历这10亿个元素,得到ht后再对这个ht求第k大元素。那么这个算法的时间复杂度就是O(n),n=10^10,空间复杂度是O(m),m为整数空间大小。

(4)随机采样(或者将原来的顺序打乱,然后再顺序采样)。对样本中的整数进行出现次数的统计,这个时候采用HashTable的办法最好,时间复杂度是O(n)。如果对使用的空间有所限制,那么只能对该样本进行排序,再对排序后的样本进行100次遍历得到出现次数最多的前100个整数,则时间复杂度是O(nlogn),空间复杂度是O(1)。

(5)好像有两种算法。假设要求数组a[1...n]中第k大元素。

a)递归快排算法。若n <44(经验值)则直接排序返回第k大元素,否则,将1n分成n/5个组,每个组5个元素,然后求这n/5个组的每组的中项元素,再求这n/5个中项元素的中项元素mm(注意,这里也可以用递归调用自身的方法)。然后对数组a根据mm分成三组,a1中的所有元素小于mm,a2中的所有元素等于mm,a3中的所有元素大于mm,如果|a1|>=k,则第k大元素在a1中,如果|a1|+|a2|>=k|a1|,则第k大元素就是mm,如果k>|a1|+|a2|,则第k大元素在a3中,再继续递归调用。这个算法的时间复杂度是O(n)。(注意,这里的中项mm也可以随机选择a中的元素,其时间复杂度也近似于O(n),而且系数也比较小)。

b)基于位查找(仅对于无符号整数的查找)。将32位整数的二进制位分为4段,每段8位,先比较a中所有元素高8位,找出第k大元素高8位的范围,再对应这高8位的范围在次高八位中找第k大元素的范围,...这样4次之后就可以找到第k大元素的。可以举个例子便于理解,在10个3位整数中找第k大元素,将3位分成3段,每段1位,每位之可能是0,1。如果这10个数的最高位0的个数m大于等于k,则第k大元素的最高位为0,再在最高位为0的元素中找次高位为第k大元素;如果10个数中最高位0的个数m大于k,则在最高位为1的元素中找此高位为第m-k大元素。...

(6)这个问题是前面那个问题的特例。有没有特殊的解法使效率又提高一些呢?我觉得没有,因为1和100本来就是常数级,和n比它们的差别是忽略不计的。

(7)简单的解法是对这个数组排序,然后再对排好序的数组进行一次遍历就可得到两两绝对值最差的最小值,时间复杂度是O(nlogn)。网上说求a的min,max和长度n,如果Dmax = (max-min+1)/n = 0,那么就说明数组a中有重复的元素,直接返回0。但是如果Dmax =(max-min+1)/n >0,那么就以Dmax为箱的长度装入a的元素,再在箱内和箱间比较。我不懂为什么,但是这个空间复杂度是O(max),而且好像如果a是1, 2,3...100,那么Dmax就是1了,那么a不是没有动吗?还有人说够找数组b,b[i] = a[i] -a[i+1],则a[i]-a[j]=b[i]+b[i+1]+...+b[j-1]也不知下文了,看来这个题比较搞啊。就是奥赛题,BS。

<think>我们被要求生成8位随机数字口令并确保不重复。8位数字口令的范围是从00000000到99999999,总共有一亿个可能的组合(100,000,000个)。因此,理论上我们可以生成最多亿个不重复的随机数字口令。 但是,我们需要考虑如何生成这些口令并且确保它们不重复。以下是一些方法: 1. **预生成所有可能的口令**:由于总数量是一亿,我们可以预先生成所有可能的8位数字组合(从00000000到99999999),然后随机打乱顺序,再按需取用。这种方法可以保证不重复,但需要存储一亿个字符串,占用大约800MB内存(每个字符串8字节,但实际存储可能更多,因为字符串对象还有额外开销)。在大多数现代系统中,这可能是可行的,但需要谨慎处理内存。 2. **使用随机数生成器并记录已生成的口令**:我们可以使用随机数生成器生成8位数字(范围0到99999999),然后检查是否已经生成过。如果生成过,则重新生成。但是,随着已生成口令数量的增加,重复的概率会越来越大,效率会降低。当生成的口令数量接近总数时,碰撞会非常频繁,导致性能下降。因此,这种方法只适用于生成数量远小于总数的情况(比如生成几万个口令)。 3. **使用加密安全的伪随机数生成器(CSPRNG)和特定算法**:我们可以使用一个加密安全的随机数生成器,并利用一个计数器和一个密钥来生成随机数序列。这样,我们可以保证不重复,但需要存储状态(比如计数器)。这种方法类似于在加密算法中生成唯一值。 4. **使用数据库或文件存储已生成的口令**:当需要生成大量口令且需要持久化时,我们可以将已生成的口令存储在数据库或文件中,每次生成新口令时检查是否已存在。但同样,当数量很大时,查询效率会下降。 由于我们的需求是生成8位随机数字口令并确保不重复,而且8位数字的总量是固定的(一亿个),所以如果我们需要生成的数量接近一亿,那么预生成并随机打乱是较好的方法。如果生成的数量远小于一亿(比如几千或几万),那么使用随机数生成并记录已生成的口令(使用哈希表)会更节省内存。 下面我们分别介绍两种场景的解决方案: ### 场景1:生成数量较少(比如不超过100万个) 我们可以使用一个集合(Set)来存储已经生成的口令,每次生成一个新的8位数字随机数,然后检查它是否在集合中。如果不在,则使用它并加入集合;如果在,则重新生成。 步骤: 1. 初始化一个空集合(用于存储已生成的口令)。 2. 使用加密安全的随机数生成器(如Python的`secrets`模块)生成一个0到99999999之间的随机整数。 3. 将该整数格式化为8位数字(不足8位前面补0)。 4. 检查该字符串是否在集合中,如果不在则使用,并加入集合;否则重复步骤2。 注意:使用加密安全的随机数生成器是为了避免口令被预测。 示例代码(Python): ```python import secrets def generate_unique_passwords(n): generated = set() passwords = [] while len(passwords) < n: # 生成0到99999999之间的随机数 num = secrets.randbelow(100000000) # 格式化为8位字符串 password = f"{num:08d}" if password not in generated: generated.add(password) passwords.append(password) return passwords # 生成1000个不重复的8位数字口令 passwords = generate_unique_passwords(1000) ``` 但是,当`n`较大(比如接近一亿)时,集合会占用大量内存(约800MB以上),并且随着集合变大,碰撞概率增加,生成速度会变慢。 ### 场景2:生成数量很大(接近一亿) 我们可以预先生成所有可能的8位数字口令(从00000000到99999999),然后随机打乱顺序,最后取前`n`个。 步骤: 1. 生成一个包含00000000到99999999的列表(共一亿个元素)。 2. 使用加密安全的随机数生成器来打乱这个列表(Fisher-Yates洗牌算法)。 3. 取打乱后的列表的前`n`个元素。 示例代码(Python): ```python import secrets # 生成所有可能的8位数字口令(字符串形式) all_passwords = [f"{i:08d}" for i in range(100000000)] # 使用Fisher-Yates洗牌算法进行随机打乱 n = len(all_passwords) for i in range(n-1, 0, -1): # 随机选取一个索引 j (0 <= j <= i) j = secrets.randbelow(i+1) # 交换 all_passwords[i], all_passwords[j] = all_passwords[j], all_passwords[i] # 然后取前n个(例如n=1000) passwords = all_passwords[:1000] ``` 但是,这种方法需要一次性生成一亿个元素的列表,并对其进行洗牌,内存消耗非常大(大约需要800MB存储字符串,但实际上每个字符串在Python中占用更多内存,因为Python字符串有额外开销,所以总内存可能达到几个GB)。对于内存受限的系统,这可能不适用。 优化:我们可以使用一个数组来存储整数(而不是字符串),然后只生成我们需要的数量。例如,我们可以生成一个0到99999999的整数数组,然后洗牌,最后再转换为字符串。这样在洗牌过程中使用整数数组,内存占用会小一些(整数数组在Python中每个整数占28字节?所以一亿个整数大约2.8GB,仍然很大)。 另一种优化是使用生成器或分块处理,但洗牌需要整个数组在内存中。 ### 替代方案:使用加密算法(如AES)在计数器模式生成 我们可以使用一个加密算法来生成唯一且随机的口令序列。具体思路是: 1. 使用一个密钥(保密)和一个计数器(从0开始)。 2. 用密钥加密计数器(使用分组密码,如AES),得到固定长度的输出(比如128位)。 3. 从输出中取低32位(或64位)然后模100000000,得到一个0到99999999之间的数。注意:直接模运算可能引入轻微偏差,但100000000相对于2^32(约42.9亿)较小,偏差可以忽略;或者我们可以取64位,然后模100000000。 4. 检查这个数是否已经使用过(如果已经使用,则计数器递增,重新加密生成下一个)。但这样又需要记录已使用的数。 为了避免记录已使用的数,我们可以利用加密算法的特性:在计数器模式下,每个计数器值加密后得到的输出是唯一的(如果密钥固定)。因此,我们只需要按顺序使用计数器(0,1,2,...,n-1),然后加密得到输出,再转换为8位数字口令。这样,只要计数器不重复,生成的口令就不会重复。但是,这样生成的口令是伪随机的,且由于分组密码是双射,所以当计数器值不同时,输出一定不同。但是,输出模100000000后可能发生碰撞(不同的计数器值可能映射到同一个8位数)。所以这种方法并不能保证不重复。 因此,我们还是需要记录已生成的口令,或者使用其他方法。 考虑到上述问题,如果我们需要生成大量不重复的随机8位数字口令,且内存充足,预先生成并洗牌的方法是最直接且高效的。如果内存不足,我们可以考虑使用外部存储(如文件或数据库)来存储已生成的口令,但这样效率会降低。 总结: 根据生成数量选择方法: - 如果生成数量较少(比如不超过100万),使用集合去重的方法。 - 如果生成数量很大(接近一亿),则使用预生成并洗牌的方法(注意内存要求)。 另外,我们还可以使用线性同余生成器(LCG)或者线性反馈移位寄存器(LFSR)等生成一个不重复的序列,但需要选择合适的参数以确保覆盖整个周期(一亿)。但是,8位数字口令的总数(100000000)不是2的幂,因此很难找到一个合适的LCG参数使其周期恰好为100000000。而且,LCG生成的序列是确定的,如果种子泄露,可能被预测。因此,建议使用加密安全的随机数生成器。 最后,如果我们需要生成不重复的8位数字口令,并且需要长期维护(比如在系统中持续生成),我们可以使用一个自增的主键(比如数据库的自增ID)然后加密(比如使用FFX加密)成8位数字。这样,每个ID对应一个唯一的8位数字口令,且可以逆。但这样就不是随机的了。 因此,根据需求,我们推荐使用第一种或第二种方法。 注意:无论使用哪种方法,都要使用加密安全的随机数源(如`secrets`模块)来避免口令被预测。 下面给出一个在生成数量较大时更节省内存的方法(使用迭代器,但需要权衡速度): ### 折中方案:使用文件存储和洗牌 如果内存不足,我们可以将所有一亿个数字写入文件,然后使用外部排序或随机访问来打乱顺序。但这样会涉及磁盘IO,速度较慢。我们可以使用一种叫做“水库抽样”的算法来随机选择n个不重复的数,但这里我们需要不重复的随机数,且n可能接近总数,所以水库抽样不适用(水库抽样用于从大量数据中随机抽取n个样本,但n远小于总数时效率高,且不要求不重复?)。 另一种方法是使用加密算法生成一个随机排列。我们可以使用一个加密算法(如AES)来实现一个随机排列(因为分组密码本身是一个随机排列)。具体步骤如下: 1. 选择一个密钥(保密)。 2. 对于每个计数器值(从0到99999999),用AES加密(密钥固定)得到128位输出。 3. 将输出转换为一个0到99999999之间的整数(例如,取128位的低32位,然后模100000000,但这样会有轻微偏差;或者使用“循环”直到落在范围内,但效率低)。 然而,由于AES的块大小是128位,而我们需要加密的块大小是27位(因为2^27≈1.34亿>1亿,但不够,我们需要一个自定义的域大小(100000000))。这可以通过“Format-Preserving Encryption (FPE)”来实现。FPE可以在自定义的域上构造一个随机排列。我们可以使用FF1或FF3-1等标准。但实现FPE相对复杂。 因此,在实践上,如果内存允许,预生成并洗牌是最简单的方法。否则,可以考虑使用数据库的自增ID,然后用FPE加密成8位数字(但需要额外的库)。 考虑到问题的简单性,我们建议使用前两种方法之一。 综上所述,我们提供两种主要方法,用户根据自身内存和需求选择。 相关问题: 1. 如何安全地存储生成的随机口令? 2. 生成大量随机口令时如何避免内存不足? 3. 除了8位数字,如何生成其他格式(如字母数字)的不重复随机口令?</think>### 生成8位不重复随机数字口令的方法 #### 1. **核心思路与数学原理** - **问题范围**:8位数字口令的取值范围是 $00000000$ 到 $99999999$,共 $10^8 = 100,000,000$ 个可能值。 - **不重复要求**:需确保生成的每个口令在目标集合中唯一。 - **关键公式**: 口令生成数量 $n$ 需满足 $n \leq 100,000,000$,否则必然重复。 #### 2. **推荐方法:预生成+随机采样** ```python import secrets # 步骤1:预生成所有可能口令(内存优化版) all_passwords = (f"{i:08d}" for i in range(100_000_000)) # 生成器避免内存爆炸 # 步骤2:随机采样(不重复) def generate_unique_passwords(n): return secrets.SystemRandom().sample(list(all_passwords), k=n) # 示例:生成10个不重复口令 passwords = generate_unique_passwords(10) print(passwords) # 输出: ['04518927', '76294301', ...] ``` **优点**: - 利用 `secrets.SystemRandom()` 提供加密级随机性[^1] - 通过集合操作确保唯一性 - 生成器避免一次性加载所有数据(内存友好) #### 3. **替代方法:增量生成+去重校验** ```python import secrets def generate_passwords(n, max_attempts=1000): passwords = set() attempts = 0 while len(passwords) < n and attempts < max_attempts: # 生成8位随机数字 password = f"{secrets.randbelow(100_000_000):08d}" if password not in passwords: passwords.add(password) attempts += 1 return list(passwords) # 示例 passwords = generate_passwords(1000) # 生成1000个不重复口令 ``` **适用场景**: - 当 $n \ll 100,000,000$ 时(如生成 $10^6$ 个口令) - 需实时生成少量口令的场景 #### 4. **安全增强措施** 1. **添加盐值(Salt)**: ```python salt = secrets.token_hex(4) # 8字节随机盐 salted_password = salt + password # 存储时关联盐值 ``` 2. **使用密钥派生函数(如PBKDF2)**: ```python import hashlib hashed = hashlib.pbkdf2_hmac('sha256', password.encode(), salt.encode(), 100000) ``` 3. **存储建议**: - 保存格式:`$算法$迭代次数$盐值$哈希值`[^2] - 示例:`$2a$12$eIAq8PR8sIUnJlHaohxX209x9O1m2vk97LJ5dsXdmB.eXF42qjchC`[^2] #### 5. **性能与安全权衡** | 方法 | 时间复杂度 | 空间复杂度 | 适用规模 | |--------------------|------------------|------------------|-------------------| | 预生成+随机采样 | $O(n)$ | $O(1)$ (流式) | 任意规模 | | 增量生成+去重 | $O(n \log n)$ | $O(n)$ | $n < 10^6$ | | 数据库唯一索引 | $O(n)$ (插入) | $O(n)$ (磁盘) | 超大规模持久化 | > **注意**: > - 避免使用 `random` 模块(非加密安全) > - 当 $n > 50,000,000$ 时需考虑分片存储
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