哈希表的使用场景--大数据中的前k大

    今年看到学长面试的时候，还是会问到一下基本的算法问题，在这之前对于这些还是有一定的理解，只是不能很透彻的清楚其中的原理、奥妙，在这之前也转载过关于hash表使用的文章，成这个星期天，想从头到尾把一个问题搞清楚，现在觉得这个越来越重要了，抓住一段时间，搞清楚一个问题，比泛泛的知道很多更加实在，尤其是在读书的时候更是这样，在这段时间里，自己也看了不少书，但是回头一想，还是什么都没明白，到不如在某一块上非常清楚，逐个击破！！！下面就以一个网上很常见的面试题作为分析对象：

    一个10G的关键词的log，找出词频最高的前K个词，设可用内存为2G左右

    分析：

    本题的难点主要有两处，一是如何在有限内存下对大文件进行词频统计；二是如何在有限内存的下找出词频的前K大个词。

1）词频统计

    词频统计，我们很自然的会想到使用hash。但是直接hash内存是放不下的啊…怎么办？其实对于有限内存下的大文件处理，都可总结为归并的思想，不过要注意归并时的分段亦是有学问的。请比较归并a与归并b方法

• 归并a：将数据分为5段，分别对每段在内存中hash统计并将统计结果写入文件，然后合并分段的hash。

    问题：表面看来不错的主意，实则有很大问题，稍微想一下，a方法存在一个主要的困难就是，hash合并的时候相当于同时在5个文件中判断是否有相同的词，要这样做会非常繁琐。

    怎么解决呢？我当时是受编程珠玑中第一题（排序一千万个32位整数）启发的，它在归并分段的时候，不是直接的简单分段，而是每段取一个范围比如第一段取0~249000之间的数，这样有什么好处？将来的各段数彼此间是没有交集（重复）的。所以我们的思想就是要让这10G的关键词分段后各小段没有交集，这样hash合并就没有问题了。请看归并b

• 归并b：将数据分为5段，分段时 对每个词hash，hash值在一个范围中的词语分到一个段中，然后对于每个分段统计的hash结果直接都写入一个文件即可。

    分析：使用hash分段，保证各小段没有重复的词。我当时想的方法是将词语的首字拼音打头一样的分在一段中，例如“五谷丰登”、“万箭齐发”分到一起，都是w打头的拼音，其实这仅仅只是hash的一种。