找top 10信息

本文章内容来源于《程序员面试宝典》。

题目：

有1千万条短信，以文本文件的形式保存，一行一条，有重复。请用5分钟时间，找出重复出现最多的前10条。

解析：

某些面试者想用数据库的办法来实现：首先将文本导入数据库，再利用select语句某些方法得出前10条短信。但实际上用数据库是满足不了5分钟解决这个条件的。这是因为1千万条短信即使1秒钟录入1万条（这已经算是很快的数据录入了）5分钟才300万条。即使真的能在5分钟内录入完1千万条，也必须先建索引，不然sql语句5分钟内肯定得不出结果。但对1千万条记录建索引即使在5分钟之内都不可能完成的。所以用数据库的办法是不行的。 类似题目是如何根据关键词搜索访问最多的前10个网站。

思路：

hash表法：可以用哈希表的方法对1千万条分成若干组进行边扫描边建散列表。第一次扫描，取首字节，尾字节，中间随便两字节作为Hash Code，插入到hash table中。并记录其地址和信息长度和重复次数，1千万条信息，记录这几个信息还放得下。同Hash Code且等长就疑似相同，比较一下。相同记录只加1次进hash table，但将重复次数加1。一次扫描以后，已经记录各自的重复次数，进行第二次hash table的处理。用线性时间选择可在O（n）的级别上完成前10条的寻找。分组后每份中的top10必须保证各不相同，可hash来保证，也可直接按hash值的大小来分类。

排序法：可以采用从小到大排序的方法，根据经验，除非是群发的过节短信，否则字数越少的短信出现重复的几率越高。建议从字数少的短信开始找起，比如一开始搜一个字的短信，找出重复出现的top10并分别记录出现次数，然后搜两个字的，依次类推。对于对相同字数的比较长的短信的搜索，除了hash之类的算法外，可以选择只抽取头、中和尾等几个位置的字符进行粗判，因为此种判断方式是为了加快查找速度但未能得到真正期望的top10，因此需要做标记；如此搜索一遍后，可以从各次top10结果中找到备选的top10，如果这top10中有刚才做过标记的，则对其对应字数的所有短信进行精确搜索以找到真正的top10并再次比较。

内存映射的方法：首先1千万条短信按现在的短信长度将不会超过1G空间，使用内存映射文件比较合适。可以一次映射（当然如果更大的数据量的话，可以采用分段映射），由于不需要频繁使用文件I/O和频繁分配小内存，这将大大提高数据的加载速度。其次，对每条短信的第i（i从0到70）个字母按ASCII码进行分组，其实也就是创建树。i是树的深度，也是短信第i个字母。该问题主要是解决两方面的内容，一是内容加载，二是短信内容比较。采用文件内存映射技术可以解决内容加载的性能问题（不仅仅不需要调用文件I/O函数，而且也不需要每读出一条短信都分配一小块内存），而使用树技术可以有效减少比较的次数。

代码如下：

struct TNode
{
   BYTE *pText;
   //直接指向文件映射的内存地址
   DWORD dwCount;
   //计算器，记录此节点的相同短信数
   TNode *ChildNodes[256];
   //子节点数据，由于一个字母的ASCII值不可能超过256，所以子节点也不可能超过256
   TNode()
   {
       //初始化成员
   }
   ~TNode()
   {
        //释放资源
   }
}；
 
//int nIndex是字母下标
void CreateChilsNode(TNode *pNode,const BYTE* pText,int nIndex)
{
    if(pNode->ChildNodes[pText[nIndex]]==NULL)
    {
        //如果不存在此子节点，就创建.TNode构造函数应该有初始化代码
        //为了处理方便，这里也可以在创建的同时把此节点加到一个数组中
        pNode->ChildNodes[pText[nIndex]]=new TNode;
    }
    if(pText[nIndex+1]=='\0')
    {
          //此短信已完成，计数器加1，并保存此短信内容
          pNode->ChildNodes[pText[nIndex]]->dwCount++;
          pNode->ChildNodes[pText[nIndex]]->pText=pText;
    }
    else   //if(pText[nText]!='\0')
    {
         //如果还未结束，就创建下一级节点
         CreateNode(pNode->ChildNodes[pText[nIndex]],pText,nText+1);
    }
}

//创建根节点，pTexts是短信数组，dwCount是短信数量（这里是1千万）
void CreateRootNode(const BYTE **pTexts,DWOED dwCount)
{
   TNode RootNode;
   for(DWORD dwIndex=0;dwIndex<dwCount;dwIndex++)
   {
        CreateNode(&RootN,pTexts[dwIndex],0);
   }
   //所有节点按dwCount的值进行排序
   //取前10个节点，显示结果
}