1.海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP

算法思想：分而治之+Hash

换言之，先映射，而后统计，最后排序。

解法：具体分为以下3个步骤

1）分而治之/hash映射

首先把这一天访问百度日志的所有IP提取出来，然后逐个写入到一个大文件中，接着采用映射的方法，比如%1000，把整个大文件映射为1000个小文件。

2）hash_map统计

当大文件转化成了小文件，那么我们便可以采用hash_map(ip,

value)来分别对1000个小文件中的IP进行频率统计，再找出每个小文件中出现频率最大的IP。

3）堆/快速排序

统计出1000个频率最大的IP后，依据各自频率的大小进行排序(可采取堆排序)，找出那个频率最大的IP，即为所求。

注：Hash取模是一种等价映射，不会存在同一个元素分散到不同小文件中去的情况，即这里采用的是%1000算法，那么同一个IP在hash后，只可能落在同一个文件中，不可能被分散的。

2.寻找热门查询，300万个查询字符串中统计最热门的10个查询

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。

由上面第1题，我们知道，数据大则划为小的，例如一亿个ip求Top 10，可先%1000将ip分到1000个小文件中去，并保证一种ip只出现在一个文件中，再对每个小文件中的ip进行hash_map统计并按数量排序，最后归并或者最小堆依次处理每个小文件的top10以得到最后的结果。

但对于本题，数据规模比较小，能一次性装入内存。因为根据题目描述，虽然有一千万个Query，但是由于重复度比较高，故去除重复后，事实上只有300万的Query，每个Query255Byte，因此我们可以考虑把他们都放进内存中去（300万个字符串假设没有重复，都是最大长度，那么最多占用内存3M*1K/4=0.75G。所以可以将所有字符串都存放在内存中进行处理）。

所以我们放弃分而治之/hash映射的步骤，直接上hash_map统计，然后排序。So，针对此类典型的TOP K问题，采取的对策往往是：hash_map +堆。

1）hash_map统计

先对这批海量数据预处理。具体方法是：维护一个Key为Query字串，Value为该Query出现次数的hash_map，即hash_map(Query, Value)，每次读取一个Query，如果该字串不在Table中，那么加入该字串，并将Value值设为1；如果该字串在Table中，那么将该字串的计数加1即可。最终我们在O(N)的时间复杂度内用hash_map完成了统计；

2）堆排序

借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N’logK。即借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比。所以，我们最终的时间复杂度是：O(n) + N' *

O(logk），其中，N为1000万，N’为300万。

3.有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词

1）分而治之/hash映射

顺序读取文件，对于每个词x，取hash(x)%5000，然后把该值存到5000个小文件（记为x0,x1,...x4999）中。这样每个文件大概是200k左右。当然，如果其中有的小文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。

2）hash_map统计

对每个小文件，采用trie树/hash_map等统计每个文件中出现的词以及相应的频率。

3）堆/归并排序

取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆）后，再把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。最后就是把这5000个文件进行归并（类似于归并排序）的过程了。

4.给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？

可以估计每个文件安的大小为5G×64=320G，远远大于内存限制的4G。所以不可能将其完全加载到内存中处理。考虑采取分而治之的方法。

遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a0,a1,...,a999）中。这样每个小文件的大约为300M。

遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件（记为b0,b1,...,b999）。这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（a0vsb0,a1vsb1,...,a999vsb999）中，不对应的小文件不可能有相同的url。然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。

求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。

5.在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。

方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^32 * 2 bit=1 GB内存，还可以接受。然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。

方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。然后再进行归并，注意去除重复的元素。