面试中大数据量题目：突破思维局限，掌握秒杀技巧

后端

2024-01-09 12:59:22

面对海量数据处理的场景，面试中经常会遇到大数据量题目。这些题目往往令人望而生畏，但其实只要掌握一些关键技巧，就可以轻松突破思维局限，秒杀难题。

了解大数据处理的基础知识

哈希函数、布隆过滤器和Bitmap算法是处理大数据量的三大利器。

哈希函数：将任意长度的数据映射成固定长度的摘要值，具有单向性、抗碰撞性和均匀性。
布隆过滤器：一种空间高效的数据结构，用于快速判断元素是否存在集合中，具有较高的准确率。
Bitmap算法：用位图表示集合中的元素，每个元素对应位图中的一个位，操作简单、效率高。

掌握解题思路

统计： 使用哈希表或Bitmap算法统计数据中元素的出现频率。
查找： 使用哈希函数或布隆过滤器快速查找元素是否存在。
去重： 使用Bitmap算法或布隆过滤器去除重复元素。
求交集和并集： 使用Bitmap算法求两个集合的交集和并集。

示例和代码

示例：统计 40 亿个整数中出现次数最多的前 10 个整数

代码：

import java.util.HashMap;

public class Top10FrequentNumbers {
    public static void main(String[] args) {
        int[] numbers = ...;  // 40 亿个整数
        HashMap<Integer, Integer> frequencyMap = new HashMap<>();
        for (int number : numbers) {
            frequencyMap.put(number, frequencyMap.getOrDefault(number, 0) + 1);
        }
        List<Map.Entry<Integer, Integer>> sortedEntries = frequencyMap.entrySet().stream()
                .sorted((e1, e2) -> e2.getValue() - e1.getValue())
                .limit(10)
                .collect(Collectors.toList());
        for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : sortedEntries) {
            System.out.println(entry.getKey() + ": " + entry.getValue());
        }
    }
}