公司的一道考试题算法分析——大数据量整数排序

题目大意：移动公司需要对已经发放的所有139段的号码进行统计排序，已经发放的139号码段的文件都存放在一个文本文件中（原题是放在两个文件中），一个号码一行，现在需要将文件里的所有号码进行排序，并写入到一个新的文件中；号码可能会有很多，最多可能有一亿个不同的号码（所有的139段号码），存入文本文件中大概要占1.2G的空间；jvm最大的内存在300以内，程序要考虑程序的可执行性及效率；只能使用Java标准库，不得使用第三方工具。
这是个典型的大数据量的排序算法问题，首先要考虑空间问题，一下把1.2G的数据读入内存是不太可能的，就算把1一亿条数据，转都转换成int类型存储也要占接近400M的空间。当时做个题目我并没有想太多的执行效率问题，主要就考虑了空间，而且习惯性的想到合并排序，基本思想是原文件分割成若干个小文件并排序，再将排序好的小文件合并得到最后结果，算法大概如下：

1.顺序读取存放号码文件的中所有号码，并取139之后的八位转换为int类型；每读取号码数满一百万个（这个数据可配置）将已经读取的号码排序并存入新建的临时文件。
2.将所有生成的号码有序的临时文件合并存入结果文件。

这个算法虽然解决了空间问题，但是运行效率极低，由于IO读写操作太多，加上步骤1中的排序的算法（快速排序）本来效率就不高（对于电话排序这种特殊情况来说），导致1亿条数据排序运行3个小时才有结果。

如果和能够减少排序的时间呢？首当其冲的减少IO操作，另外如果能够有更加好排序算法也行。前天无聊再看这个题目时突然想到大三时看《编程珠玑》时上面也有个问题的需求这个这个题目差不多，记得好像使用是位向量（实际上就是一个bit数组），用电话作为index，心中大喜，找到了解决此问题的最完美方案啦：用位向量存储电话号码，一个号码占一个bit，一亿个电话号码也只需要大概12M的空间；算法大概如下：
      1.初始化bits[capacity]；
      2.顺序所有读入电话号码，并转换为int类型，修改位向量值：bits[phoneNum]=1；
      3.遍历bits数组，如果bits[index]=1，转换index为电话号码输出。
    Java中没有bit类型，一个boolean值占空间为1byte（感兴趣的可以自己写程序验证），我自己写个个用int模拟bit数组的类，代码如下：

Java代码

public class BitArray {
private int[] bits = null;
private int length;
//用于设置或者提取int类型的数据的某一位(bit)的值时使用
private final static int[] bitValue = {
0x80000000,//10000000 00000000 00000000 00000000
0x40000000,//01000000 00000000 00000000 00000000
0x20000000,//00100000 00000000 00000000 00000000
0x10000000,//00010000 00000000 00000000 00000000
0x08000000,//00001000 00000000 00000000 00000000
0x04000000,//00000100 00000000 00000000 00000000
0x02000000,//00000010 00000000 00000000 00000000
0x01000000,//00000001 00000000 00000000 00000000
0x00800000,//00000000 10000000 00000000 00000000
0x00400000,//00000000 01000000 00000000 00000000
0x00200000,//00000000 00100000 00000000 00000000
0x00100000,//00000000 00010000 00000000 00000000
0x00080000,//00000000 00001000 00000000 00000000
0x00040000,//00000000 00000100 00000000 00000000
0x00020000,//00000000 00000010 00000000 00000000
0x00010000,//00000000 00000001 00000000 00000000
0x00008000,//00000000 00000000 10000000 00000000
0x00004000,//00000000 00000000 01000000 00000000
0x00002000,//00000000 00000000 00100000 00000000
0x00001000,//00000000 00000000 00010000 00000000
0x00000800,//00000000 00000000 00001000 00000000
0x00000400,//00000000 00000000 00000100 00000000
0x00000200,//00000000 00000000 00000010 00000000
0x00000100,//00000000 00000000 00000001 00000000
0x00000080,//00000000 00000000 00000000 10000000
0x00000040,//00000000 00000000 00000000 01000000
0x00000020,//00000000 00000000 00000000 00100000
0x00000010,//00000000 00000000 00000000 00010000
0x00000008,//00000000 00000000 00000000 00001000
0x00000004,//00000000 00000000 00000000 00000100
0x00000002,//00000000 00000000 00000000 00000010
0x00000001 //00000000 00000000 00000000 00000001
};
public BitArray(int length) {
if(length < 0){
throw new IllegalArgumentException("length必须大于零！");
}
bits = new int[length / 32 + (length % 32 > 0 ? 1 : 0)];
this.length = length;
}
//取index位的值
public int getBit(int index){
if(index <0 || index > length){
throw new IllegalArgumentException("length必须大于零小于" + length);
}
int intData = bits[index/32];
return (intData & bitValue[index%32]) >>> (32 - index%32 -1);
}
//设置index位的值，只能为0或者1
public void setBit(int index,int value){
if(index <0 || index > length){
throw new IllegalArgumentException("length必须大于零小于" + length);
}
if(value!=1&&value!=0){
throw new IllegalArgumentException("value必须为0或者1");
}
int intData = bits[index/32];
if(value == 1){
bits[index/32] = intData | bitValue[index%32];
}else{
bits[index/32] = intData & ~bitValue[index%32];
}
}
public int getLength(){
return length;
}
}

bit数组有了，剩下就是算法代码，核心代码如下：

Java代码

bitArray = new BitArray(100000000);
//顺序读取所有的手机号码
while((phoneNum = bufferedReader.readLine())!=null){
phoneNum = phoneNum.trim().substring(3);//13573228432
//取139后8位转换为int类型
phoneNumAsInt = Integer.valueOf(phoneNum);
//设置对应bit值为1
bitArray.setBit(phoneNumAsInt, 1);
}
//遍历bit数组输出所有存在的号码
for(int i = 0;i<sortUnit;i++){
if(bitArray.getBit(i)==1){
writer.write("139" + leftPad(String.valueOf(i + sortUnit*times), 8));
writer.newLine();
}
}
writer.flush();

经测试，修改后的算法排序时只需要20多M的内存，一亿条电话号码排序只要10分钟（时间主要花在IO上），看来效果还是很明显的。
    这个算法很快，不过也有他的局限性：
    1.只能用于整数的排序，或者可以准确映射到正整数（对象不同对应的正整数也不相同）的数据的排序。
    2.不能处理重复的数据，重复的数据排序后只有一条（如果有这种需求可以在这个算法的基础上修改，给出现次数大于1的数据添加个计数器，然后存入Map中）
    3.对于数据量极其大的数据处理可能还是比较占用空间，这种情况可配合多通道排序算法解决。

PS:这个算法的思想源于《编程珠玑》，有兴趣的可以读读那本书，非常不错！

来源:http://pisces-java.iteye.com/blog/766745

公司的一道考试题算法分析——大数据量整数排序相关推荐

数据蒋堂 | 这个产品能支持多大数据量？
作者:蒋步星来源:数据蒋堂本文共500字,建议阅读5分钟.似乎是支持数据量越大,产品就越厉害. 经常有用户会问这个问题,你家的产品能处理多大数据量?似乎是这个值越大产品就越牛. 这个问题,其实没多 ...
MySQL数据库如何解决大数据量存储问题
FROM http://blog.csdn.net/likika2012/article/details/38816037 各位高手您们好,我最近接手公司里一个比较棘手的问题,关于如何利用MySQL存 ...
财务大数据比赛有python吗-Python 适合大数据量的处理吗？
我很喜欢用python,用python处理数据是家常便饭,从事的工作涉及nlp,算法,推荐,数据挖掘,数据清洗,数据量级从几十k到几T不等,我来说说吧百万级别数据是小数据,python处理起来不成问 ...
python能处理多大的数据-Python 适合大数据量的处理吗？
python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 王守崑,推荐系统,数据挖掘需要澄清两点之后才可以比较全面的看这个问题: ...
大数据量，海量数据处理方法总结(转)
最近有点忙,稍微空闲下来,发篇总结贴. 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到. 下面的方法是我对海量数据的处理方法 ...
大数据量及海量数据处理算法总结
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题.下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目, ...
大数据量涉及算法及常见问题
数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如 google.淘宝.百度. 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到. 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可 ...
任何抛开业务谈大数据量的sql优化都是瞎扯
周三去某在线旅游公司面试.被问到了一个关于数据量大的优化问题.问题是:一个主外键关联表,主表有一百万数据,外键关联表有一千万的数据,要求做一个连接. 本人接触过单表数据量最大的就是将近两亿行历史数据( ...
【Python开发】Python 适合大数据量的处理吗？
Python 适合大数据量的处理吗? python 能处理数据库中百万行级的数据吗? 处理大规模数据时有那些常用的python库,他们有什么优缺点?适用范围如何? 需要澄清两点之后才可以比较全面的看这 ...

公司的一道考试题算法分析——大数据量整数排序

公司的一道考试题算法分析——大数据量整数排序相关推荐

最新文章

热门文章