【数据结构】哈希应用-海量数据处理
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1、10亿个整数里面求最大的100个
2、求大文件交集
3、查找出现次数前210的ip地址
1、10亿个整数里面求最大的100个
经典的tok问题，可以使用堆来解决
2、求大文件交集
给两个文件，分别有100亿个query，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？
这里的query是查询，理解为字符串即可，所以不能使用位图
分析：假设平均每个query字符串50byte，100亿个query就是5000亿byte，约等于500G(1G 约等于 10亿多Byte)
哈希表/红⿊树等数据结构肯定是⽆能为⼒的
法一：使用布隆过滤器，⼀个⽂件中的query放进布隆过滤器，另⼀个⽂件依次查找，在的就是交集。此时在交集中的query一定能被找到，但找出来的并不一定是交集，因为存在误判
法二：使用哈希切分。
⾸先内存的访问速度远⼤于硬盘，⼤⽂件放到内存搞不定，那么我们可以考虑切分为小文件，再放进内存处理
因为这一个大文件的大小大约是500G，所以可以将一个大文件切分成1000个小文件，这样就可以让小文件一个是500MB。将大文件A平均切分成A1,...,A999这1000个文件，大文件B平均切分成B1,...,B999这1000个文件，此时再将A1与大文件B切分出来的1000个文件比较，如何A2,...,A999一样，时间复杂度是O(N^2)，时间复杂度太高了
此时可以使用哈希切分。
先将大文件A和B里面的query映射为整数，根据映射的值放进小文件中，每次只比较一组Ai和Bi，相同的就是交集。时间复杂度是O(N)。
此时会有一个问题，就是现在并不是平均切分，所以每个小文件的大小是不确定的，如果有某一组小文件Ai和Bi之和的大小大于1G了，要如何处理呢？此时就需要就行二次切分，将过大的这一组Ai和Bi重新映射到新的小文件中。此时可以解决大部分情况，但是假如Ai有5G，其中有4G都是同一个query，这样二次切分是解决不了的，所以我们不能用Ai和Bi之和的大小来判断是否需要二次切分，因为这里面太大可能是因为重复的query造成的，而找交集并不需要重复元素，并且哈希表和红黑树都是不允许数据冗余的。所以，我们不管Ai和Bi的和是多大，直接将其往哈希表或者红黑树中放，当哈希表或者红黑树的大小大于1G了，此时再进行二次切分，因为此时一定不是由于重复的query造成的内存太大
3、查找出现次数前10的ip地址
给⼀个超过100G⼤⼩的log file, log中存着ip地址, 设计算法找到出现次数最多的ip地址？查找出现次数前10的ip地址
本题的思路跟上题完全类似，依次读取⽂件A中ip，i = HashFunc(ip)%500，ip放进Ai号⼩⽂件(这样小文件中的就是相同的ip或冲突的ip)，然后依次⽤map<string, int>对每个Ai⼩⽂件统计ip次数，同时求出现次数最多的ip或者topk ip。本质是相同的ip在哈希切分过程中，⼀定进⼊的同⼀个⼩⽂件Ai，不可能出现同⼀个ip进⼊Ai和Aj的情况，所以对Ai进⾏统计次数就是准确的ip次数
注意：这里是模500，不是一定要像上一题一样模1000，上一题是为了让一个小文件大概是500MB
