从1t数据中找出最大的10个数

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本文介绍了一种从大量数据中找到最大的10个数的方法。该方法通过使用大小为10的堆来实现，首先利用前10个数据初始化堆，之后遍历剩余的数据，每次遇到新的数据时，将其与堆顶的最小元素比较并替换，确保堆始终保存最大的10个数。这种方法的时间复杂度为O(n log k)，其中n为数据总量，k为堆的大小。

方法 ：建立一个大小为10的堆  用1t数据中的前10个初始化之  然后从第11个开始向堆中插入 每次从堆中踢出最小的  遍历整个数据 

时间复杂度为nlog10

01 实例1.1 最大子列和问题【PTA浙大版《数据结构（第2版）》题目集】
少侠PSY的博客
03-21 1058
最大子列和问题
数据中台中的数据服务编排技术
最新发布
Golang编程笔记的博客
09-01 791
数据中台作为企业数字化转型的关键基础设施，旨在整合和管理企业内外部的数据资源，为业务应用提供高效、准确的数据支持。而数据服务编排技术则是数据中台实现数据价值最大化的重要手段。本文的目的是深入剖析数据服务编排技术在数据中台中的应用，包括其核心概念、算法原理、实际应用场景等方面。范围涵盖了从基础理论到实际项目开发的全过程，旨在帮助读者全面了解和掌握数据服务编排技术。本文首先介绍数据服务编排技术的背景知识，包括相关术语和概念。接着阐述核心概念与联系，通过示意图和流程图进行直观展示。
内存只有一个g，但是有10g的数据，怎么找出数据的前10个
Kenard的博客
08-13 1527
假设你有一组数据 [5, 12, 3, 8, 15, 7, 19, 2, 10, 6, 20, 1, 14]，我们要找出其中的前10个最大值。堆中的10个元素 [5, 6, 7, 8, 15, 14, 19, 12, 10, 20] 就是原始数据中的前10个最大值。最终堆：[5, 6, 7, 8, 15, 14, 19, 12, 10, 20]堆：[3, 6, 5, 8, 15, 7, 19, 12, 10, 20]堆：[2, 3, 5, 6, 15, 7, 19, 12, 10, 8]
PHP试题---文件1T大小数据按行存储取出重复最多的top10（运行内存有限制）
luyaran的博客
03-07 1604
最近有去Testin（云测）公司面试，有问到一个关于大文件处理的一个问题，具体问题如下：文件大小1T左右，运行内存100M，文件中有可能有重复数据，现在的需求就是取出文件里面重复数最高的top10。 我一开始给出的是理想状态下的解决方案，就是这个文件中有大量重复的数据，按着这个思想来搞的话，那我肯定是在运行内存足够的情况下来多次读取这个文件，之后就是标记每行值的重复次数，至于这个处理出来的数据放...
找出1T文件中的重复行（用单机和大数据的技术分别实现）
qq_34668897的博客
10-30 1281
场景需求： 从1T文件中找出重复行，在这1T文件中只有两行数据是一样的，从单机跟大数据的视角如何解决这个问题？ 单机思想： 假设你的计算机可用内存为500M，所以最少需要把这个文件拆成2000份来处理。怎么才能把相同的行放到一个文件中呢？这时我们可以采用 每行做hash，取得的值再对2000取模，即可以得到 值为 0 ~ 1999 的文件（2000个文件）。 这里我们需要注意的是，不同...
在1G内存和1T文件中寻找第二大字符串出现次数的优化算法
博客
10-13 537
本文介绍了在1G内存和1T文件中寻找第二大字符串出现次数的优化算法。通过设计基于分治的算法，并优化内存使用和IO操作，我们成功地解决了这个大规模数据处理的问题。实验结果表明，我们的算法在合理的时间内可以找到第二大字符串和它的出现次数。这个算法可以应用于各种大数据处理场景中。
1GB单词，限制1mb内存，怎么取词频最高的前100个
qq_21277357的博客
07-06 287
我这边生成单词是1gb 内存会很卡，你不要写那么大。
找出N个元素的数组中最大的K个数
shuiziliu1025的博客
03-22 7258
题目： 给出 N 个整数（N可能很大，以致无法装入内存），找出前 K 个最大的整数 【解法一】 如果 N 的数量不是很大，例如在几千个左右，则在这种情况下，那我们就先排序一下，这里快速排序或者推排序都是很好的解决方案，平均时间复杂度为 O（N * log2N）。然后取出前 K 个，O（K）。 总共时间复杂度 O（N * log2N）+ O（K） = O（N * log2N）。 当 K =
TopK问题--100W个数种找出其中最大的前K个数；
08-15 1383
一、100W个数种找出其中最大的前K个数—-建小堆 找最小–建大堆 ； 二、//100W个数种找出其中最大的前K个数； //知识回顾： //bit---比特 //Byte----字节 //*1T=1024GB //1GB=1024MB //1MB=1024KB //1KB=1024B //1B=8
基于STC12C5A60S2系列1T 8051单片机的Proteus中的单片机通过串口通信中断方式接收计算机用串口调试助手软件发送的一串数据并返回给计算机串口调试助手软件显示出来的应用
CWQLTYH的博客
04-29 1235
作用：用来设置STC12C5A60S2系列1T 8051单片机串口通信类型、波特率main.c#define uchar unsigned char//自定义无符号字符型为uchar#define uint unsigned int//自定义无符号整数型为uintvoid PortModeSet()//端口模式设置函数void main()//主函数uchar i;//声明循环变量//定义数据变量为88//定义数据变量为1250//定义数据变量为12.5。
如何在1TB文件中找到重复的两行数据
SmallCatBaby的博客
04-29 1982
前言 之前在网上看过一个很有意思的问题？ 在单机且内存不能放下全部足量的数据的情况下，如何在1T的文件中，找到重复的两行？ 看完这个问题，不妨我们来思考一下如何实现... 一.解决方案 首先实现这个问题我们的第一想到的最笨的解决方案就是对每一行都与文件中后面所有的行进行比较，这种方式的时间复杂度很高为O(n^2)... 那么有没有更好的解决方案呢... 这...
给你一个字符串找出前10个出现最多的字符
长不大的大灰狼
08-30 768
主要采用HashMap,PriorityQueue(需要指定排序规则，按照从大到小的顺序进行排序)； import java.util.*; public class Main { public static void main(String[] args) { String str = "helloffjjkfkjdfdsljfoijsgljslgasjgdjfjsdjfldghsojewfsf"; char[] array = str.toCharArray
海量数据排序——如果有1TB的数据需要排序，但只有32GB的内存如何排序处理？
无鞋童鞋的博客
05-18 3万+
1、外排序 　　传统的排序算法一般指内排序算法，针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况。但是面对海量数据，即数据不可能一次全部载入内存，需要用到外排序的方法。外排序采用分块的方法（分而治之），首先将数据分块，对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序。然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序，得到所有数据的一个有序序列。　　例如，考虑一个1G文件，可用内存100M的排序方法。首先将文件分成
海量处理处理
Alatebloomer的博客
06-23 310
1.单词统计假设你只有一台内存2G的笔记本，I5的四核CPU以及4T的硬盘，请设计一个程序，实现对1T英文数据进行词频分析，完成以下两个小题： （1）求所有词的词频，把相应的值存入文件； （2）找出这些词里卖弄出现频次最高的100个词，并用代码实现 　　名词解释：1T=1024G，为硬盘空间单位，词频，每个单词出现的次数。 　　解答： 　　(1).将1T的数据使用哈希函数映射到10000个文件当中...
PTA-找出一个字符串中出现次数最多的一个字符
m0_74316503的博客
11-20 1021
这个程序从输入读取一行字符串，转换所有大写字母为小写，然后找出并输出出现次数最多的字符及其出现次数。它使用了一个unordered_map来存储每个字符的出现次数，并遍历这个map以找出出现次数最多的字符。
一个文本文件，找出前10个经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或十亿行，总之无法一次读入内存
leone911的博客
12-12 2036
Top K 算法详解 应用场景：         搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。         假设目前有一千万个记录（这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题
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教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题作者：July出处：结构之法算法之道blog前言   一般而言，标题含有“秒杀”，“99%”，“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌，但进一步来讲，如果读者读罢此文，却无任何收获，那么，我也甘愿背负这样的罪名，:-)，同时，此文可以看做是对这篇文章：十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。    毕竟受文章和理论之限，本文将
堆的应用：如何寻找 TOP 10 热门搜索关键词？
yonggeit的博客
10-17 411
在当今数字化时代，搜索引擎和各种在线平台每天都会产生大量的搜索数据。了解热门搜索关键词对于企业、营销人员和内容创作者来说至关重要，因为它可以帮助他们了解用户需求、趋势和热点话题。在本文中，我们将探讨如何使用堆这种数据结构来高效地寻找 TOP 10 热门搜索关键词。
关于如何从10个1G的文件中找出出现次数最多的前十个单词
靡不有初，鲜克有终
09-22 664
在实际应用中，选择哪种方法取决于具体的需求，如果需要精确的结果并且有足够的内存和计算资源，可以选择第一种方法。- 这种方法的优点是内存使用效率高，但可能需要两次遍历文件，并且得到的是近似结果，因为HyperLogLog提供的是基数的估算值。- 为了找出所有文件中出现次数最多的单词，可以使用一个优先队列（小顶堆），大小设置为10，以便存储当前发现的最多的10个单词。- 在遍历文件的过程中，如果遇到一个单词的出现次数超过了堆顶的单词，就替换堆顶的单词，并重新调整堆。
查看linux系统的数据量（GB/TB/PB）
05-29
另外，用户可能需要更详细的输出，比如同时显示不同单位的数值，或者进行排序找出最大的目录。可能需要结合sort和head命令，例如du-h/path|sort-rh|head-n10，这样可以列出最大的十个目录。另外，想到ls命令也可以...
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