出现频率最高的100个词

大彬
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出现频率最高的100个词

题目描述

假如有一个1G大小的文件,文件里每一行是一个词,每个词的大小不超过16byte,要求返回出现频率最高的100个词。内存大小限制是10M

解法1

由于内存限制,我们无法直接将大文件的所有词一次性读到内存中。

可以采用分治策略,把一个大文件分解成多个小文件,保证每个文件的大小小于10M,进而直接将单个小文件读取到内存中进行处理。

第一步,首先遍历大文件,对遍历到的每个词x,执行 hash(x) % 500,将结果为i的词存放到文件f(i)中,遍历结束后,可以得到500个小文件,每个小文件的大小为2M左右;

第二步,接着统计每个小文件中出现频数最高的100个词。可以使用HashMap来实现,其中key为词,value为该词出现的频率。

对于遍历到的词x,如果在map中不存在,则执行 map.put(x, 1)。

若存在,则执行 map.put(x, map.get(x)+1),将该词出现的次数加1。

第三步,在第二步中找出了每个文件出现频率最高的100个词之后,通过维护一个小顶堆来找出所有小文件中出现频率最高的100个词。

具体方法是,遍历第一个文件,把第一个文件中出现频率最高的100个词构建成一个小顶堆。

如果第一个文件中词的个数小于100,可以继续遍历第二个文件,直到构建好有100个结点的小顶堆为止。

继续遍历其他小文件,如果遍历到的词的出现次数大于堆顶上词的出现次数,可以用新遍历到的词替换堆顶的词,然后重新调整这个堆为小顶堆。

当遍历完所有小文件后,这个小顶堆中的词就是出现频率最高的100个词。

总结一下,这种解法的主要思路如下:

  1. 采用分治的思想,进行哈希取余
  2. 使用HashMap统计每个小文件单词出现的次数
  3. 使用小顶堆,遍历步骤2中的小文件,找出词频top100的单词

但是很容易可以发现问题,在第二步中,如果这个1G的大文件中有某个词词频过高,可能导致小文件大小超过10m。这种情况下该怎么处理呢?

接下来看另外一种解法。

解法2

第一步:使用多路归并排序对大文件进行排序,这样相同的单词肯定是紧挨着的

多路归并排序对大文件进行排序的步骤如下:

① 将文件按照顺序切分成大小不超过2m的小文件,总共500个小文件

② 使用10MB内存分别对 500 个小文件中的单词进行排序

③ 使用一个大小为500大小的堆,对500个小文件进行多路排序,结果写到一个大文件中

其中第三步,对500个小文件进行多路排序的思路如下:

  • 初始化一个最小堆,大小就是有序小文件的个数500。堆中的每个节点存放每个有序小文件对应的输入流。
  • 按照每个有序文件中的下一行数据对所有文件输入流进行排序,单词小的输入文件流放在堆顶。
  • 拿出堆顶的输入流,并其下一行数据写入到最终排序的文件中,如果拿出来的输入流中还有数据的话,那么将这个输入流再一次添加到栈中。否则说明该文件输入流中没有数据了,那么可以关闭这个流。
  • 循环这个过程,直到所有文件输入流都没有数据为止。

第二步

① 初始化一个100个节点的小顶堆,用于保存100个出现频率最多的单词

② 遍历整个文件,一个单词一个单词的从文件中取出来,并计数

③ 等到遍历的单词和上一个单词不同的话,那么上一个单词及其频率如果大于堆顶的词的频率,那么放在堆中,否则不放

最终,小顶堆中就是出现频率前100的单词了。

解法2相对解法1,更加严谨,如果某个词词频过高或者整个文件都是同一个词的话,解法1不适用。

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