县网站建设运维情况自查报告,关键词带淘宝的网站不收录,wordpress模版侵权,长沙核酸检测点1. 有1亿个浮点数#xff0c;如果找出期中最大的10000个#xff1f; 最容易想到的方法是将数据全部排序#xff0c;然后在排序后的集合中进行查找#xff0c;最快的排序算法的时间复杂度一般为O#xff08;nlogn#xff09;#xff0c;如快速排序。但是在32位的机器上如果找出期中最大的10000个 最容易想到的方法是将数据全部排序然后在排序后的集合中进行查找最快的排序算法的时间复杂度一般为Onlogn如快速排序。但是在32位的机器上每个float类型占4个字节1亿个浮点数就要占用400MB的存储空间对于一些可用内存小于400M的计算机而言很显然是不能一次将全部数据读入内存进行排序的。其实即使内存能够满足要求我机器内存都是8GB该方法也并不高效因为题目的目的是寻找出最大的10000个数即可而排序却是将所有的元素都排序了做了很多的无用功。 第二种方法为局部淘汰法该方法与排序方法类似用一个容器保存前10000个数然后将剩余的所有数字——与容器内的最小数字相比如果所有后续的元素都比容器内的10000个数还小那么容器内这个10000个数就是最大10000个数。如果某一后续元素比容器内最小数字大则删掉容器内最小元素并将该元素插入容器最后遍历完这1亿个数得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。此时的时间复杂度为Onm^2其中m为容器的大小即10000。 第三种方法是分治法将1亿个数据分成100份每份100万个数据找到每份数据中最大的10000个最后在剩下的100*10000个数据里面找出最大的10000个。如果100万数据选择足够理想那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。100万个数据里面查找最大的10000个数据的方法如下用快速排序的方法将数据分为2堆如果大的那堆个数N大于10000个继续对大堆快速排序一次分成2堆如果大的那堆个数N大于10000个继续对大堆快速排序一次分成2堆如果大堆个数N小于10000个就在小的那堆里面快速排序一次找第10000-n大的数字递归以上过程就可以找到第1w大的数。参考上面的找出第1w大数字就可以类似的方法找到前10000大数字了。此种方法需要每次的内存空间为10^6*44MB一共需要101次这样的比较。 第四种方法是Hash法。如果这1亿个数里面有很多重复的数先通过Hash法把这1亿个数字去重复这样如果重复率很高的话会减少很大的内存用量从而缩小运算空间然后通过分治法或最小堆法查找最大的10000个数。 第五种方法采用最小堆。首先读入前10000个数来创建大小为10000的最小堆建堆的时间复杂度为Omlogmm为数组的大小即为10000然后遍历后续的数字并于堆顶最小数字进行比较。如果比最小的数小则继续读取后续数字如果比堆顶数字大则替换堆顶元素并重新调整堆为最小堆。整个过程直至1亿个数全部遍历完为止。然后按照中序遍历的方式输出当前堆中的所有10000个数字。该算法的时间复杂度为Onmlogm空间复杂度是10000常数。参考资料
1. 海量数据处理 - 10亿个数中找出最大的10000个数top K问题
