海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10

本文介绍了一种针对海量数据分布存储场景下高效求解TOP10数据的方法。通过使用最大堆或最小堆数据结构先在每台电脑上求出TOP10,再将各电脑的TOP10数据合并并再次求解最终的TOP10。

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海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。

 

  1. 在每台电脑上求出TOP10,可以采用包含10个元素的堆完成(TOP10小,用最大堆,TOP10大,用最小堆)。比如求TOP10大,我们首先取前10个元素调整成最小堆,如果发现,然后扫描后面的数据,并与堆顶元素比较,如果比堆顶元素大,那么用该元素替换堆顶,然后再调整为最小堆。最后堆中的元素就是TOP10大。

  1. 求出每台电脑上的TOP10后,然后把这100台电脑上的TOP10组合起来,共1000个数据,再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。
最小堆 最大堆解释:

最大堆和最小堆是二叉堆的两种形式。

最大堆:根结点的键值是所有堆结点键值中最大者,且每个结点的值都比其孩子的值大。

最小堆:根结点的键值是所有堆结点键值中最小者,且每个结点的值都比其孩子的值小。



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