经典的海量数据面试题 —— 送你一套僻邪剑谱~

小咪咪 2023-09-23 22:04 94阅读 0赞

**目录**

前言

一、哈希切割

题目一

解法一：哈希切割

二、位图的应用

题目一：

解法一：哈希切割

解法二：双位图

解法三：单位图（进阶版）

题目二

解法一：哈希切割

解法二：位图

题目升华：怎么求交集？并集？差集？

思路：

问题一：交集

问题二：并集

问题三：差集

题目三

解法一：哈希切割

解法二：使用2个位图

三、布隆过滤器

题目一

精确算法：哈希切割

近似算法：布隆过滤器

题目二

解法一：计数器

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# 前言 #

对于大公司来说，面试考到的频率较高，请自行斟酌！

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# 一、哈希切割 #

## 题目一 ##

> 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？ 与上面条件相同， 如何找到top K的IP？

**思考一下难点：**

通常如果忽略大小，我们可以统计每一个IP出现的次数，因为可以使用Map来统计数量。**但是目前最大的问题是100G的数据太大**，除非是超级计算机，否则也不乏一次性将这些数据加载到内存当中；

**思路：**

既然数据太大，咱们就把他拆分成若干个小文件，但是怎么拆分呢？均分可以吗？不可以的，因为均分会出现一个情况，一个文件中最多的IP地址，不一定就是整体上最多的IP地址，所以不可以均分（均分的是数量，不是IP地址的内容均分的）。

那么换一种思路，**将相同的IP存储到同一个文件中，那么只需要统计每个文件中的最大值**，每一个文件都知道了，那么第topK个还是问题吗？所以最后就能实现题目要求；

### **解法一：哈希切割** ###

1.IP本身就是一个字符串，可以经过hash把IP变成一个整数；

2.文件的下标index = 刚刚所得到的整数 % 200（相当于分成200份）如下图：

![c6cccb07a20a4c77a1e7818febc77078.png][]

**这样做的好处：**

可以把相同的字符串映射到同一个文件中；

**最后：**

使用Map统计每一个文件中IP出现的次数；

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# 二、位图的应用 #

## 题目一： ##

> 给定100亿个整数，设计算法找到只出现一次的整数？

**思考一下难点：**

100亿个整形数据，肯定存在重复的整数，并且100亿个整数相当占40G的内存；

### **解法一：哈希切割** ###

把每个数字都哈希到对应的小文件中，一样的数字肯定是在一起的，遍历每一个小文件，统计数字出现的次数，此时，在内存中就能直到，那些数字只出现了一次；

### **解法二：双位图** ###

创建两个位图，用两个位图相同下标的的位置表示一个数字出现的次数，如果是（0，0）表示没出现，（0，1）表示出现一次，（1，0）表示出现两次，（1，1）表示出现三次或以上，例如下图：

![ed27a243906747f78f6d9b6628a5ed14.png][]

###  **解法三：单位图（进阶版）** ###

两个位图可以用分别用两个bit位来表示，那么一个位图该怎么表示呢？一样的道理，每次拿出两个bit位来表示一个数字出现的次数，但是要注意的是，这里我们定位下标就不能在像以前那样除8模8了，而是除4模4再乘2，如下图：

![3c03c7c691b74665a9c7b544a1efdc20.png][]

## 题目二 ##

> 给两个文件，分别有100亿个整数，我们只有1G内存，如何找到两个文件交集？

### **解法一：哈希切割** ###

首先，把这两个大文件都使用哈希切割分割成小文件，然后让她两分割小的文件分别对应的去求交集（哈希函数一样，若对应小文件存在数据，那么必然是交集），这样问题的就迎刃而解了，如下图：

![8269986553ad48c5a7e4a9f88a9ee0f3.png][]

### 解法二：位图 ###

这个方法思路就简单多了：

1.遍历第一个文件，将数据都读取出来放到bitSet中；

2.再遍历第二文件，读取数据，看bitSet中是否已经存在当前读取到的数据；

3.若存在，就是交集；

## 题目升华：怎么求交集？并集？差集？ ##

### **思路：** ###

交集、并集、差集，实际上都可以用两个位图来解决，分别用两个位图去遍历存放两个文件的数据，然后进行以下操作；

### 问题一：交集 ###

![82f9ce5c81d740a09eaa0f1da9aea1aa.png][]

### 问题二：并集 ###

![d4891542d8664641a8ff221259b9b3d9.png][]

### 问题三：差集 ###

![7d7b9214f8894c10bb71676a3e7d12d1.png][]

## 题目三 ##

> 位图应用变形：1个文件有100亿个int，1G内存，设计算法找到出现次数不超过2次的所有整数

### **解法一：哈希切割** ###

这里和之前讲到的哈希切割一样，也是分成若干个小文件，通过哈希函数来映射到对应的位置，然后统计每个文件里不超过两次整数；

### 解法二：使用2个位图 ###

这里和刚刚讲到的双位图的思路是一样的，（0，0）表示没出现，（0，1）表示出现一次，（1，0）表示出现两次，（1，1）表示出现三次或以上，这道题只需要不要出现2个1的就可以，注意0次的也不要；

# 三、布隆过滤器 #

## 题目一 ##

> 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？分别给出精确算法和 近似算法

### **精确算法：哈希切割** ###

这里就不详细说了，上面已将讲过两次了，都是一样的方法，将两个文件分成若干小文件，再对小文件求交集；

### 近似算法：布隆过滤器 ###

使用布隆过滤器就容易很多啦，分如下两步：

1.把第一个文件当中的query映射到布隆过滤器中；

2.读取第2个文件，每一个query都去布隆过滤去中查找；（会存在误判）；

**注意：由于布隆过滤器只能准确判断数据一定不存在，所以，有可能会将一个没有的数据误判成了“有”；**

## 题目二 ##

> 如何扩展BloomFilter使得它支持删除元素的操作

### 解法一：计数器 ###

布隆过滤器不能直接删除数据，因为删除元素时可能会影响到其他元素；但是办法总还是有的：将布隆过滤器中的每一个bit位扩展成一个小的计数器，插入元素时给计数器加一，删除元素时给计数器减一，这是一种多占用几倍的存储空间代价来进行删除功能；

**存在缺陷：**

1.无法确认元素是否真正在布隆过滤器中；

2.存在计数回绕

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![5102ef69105e46faac7e72e76138fb5e.gif][]

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