我有一台有1mb内存的电脑，没有其他本地存储。我必须使用它通过TCP连接接受100万个8位十进制数字，对它们进行排序，然后通过另一个TCP连接发送排序的列表。
数字列表可能包含重复的，我不能丢弃。代码将放在ROM中，所以我不需要从1 MB中减去我的代码的大小。我已经有了驱动以太网端口和处理TCP/IP连接的代码，它需要2 KB的状态数据，包括1 KB的缓冲区，代码将通过它读取和写入数据。这个问题有解决办法吗?
问答来源:
slashdot.org
cleaton.net
当前回答
如果输入流可以接收几次，这就容易多了(没有关于这方面的信息，想法和时间性能问题)。然后，我们可以数小数。有了计数值，就很容易生成输出流。通过计算值来压缩。 这取决于输入流中的内容。
其他回答
你最多要数到99,999,999，并在沿途标明1,000,000个站点。因此，可以使用位流进行解释，即1表示递增计数器，0表示输出数字。如果流中的前8位是00110010，到目前为止我们将有0,0,2,2,3。
Log (99,999,999 + 1,000,000) / Log(2) = 26.59。你的内存中有2^28位。你只需要用一半!
下面是一些可以解决这个问题的c++代码。
满足内存约束的证明:
编辑:无论是在这篇文章中还是在他的博客中，都没有作者提供的最大内存要求的证据。由于编码值所需的比特数取决于先前编码的值，因此这样的证明可能不是简单的。作者指出，根据经验，他可能遇到的最大编码大小是1011732，并任意选择了1013000的缓冲区大小。
typedef unsigned int u32;
namespace WorkArea
{
static const u32 circularSize = 253250;
u32 circular[circularSize] = { 0 }; // consumes 1013000 bytes
static const u32 stageSize = 8000;
u32 stage[stageSize]; // consumes 32000 bytes
...
这两个数组总共占用1045000字节的存储空间。剩下1048576 - 1045000 - 2×1024 = 1528字节作为剩余变量和堆栈空间。
它在我的至强W3520上运行大约23秒。您可以使用以下Python脚本验证程序是否工作，假设程序名称为sort1mb.exe。
from subprocess import *
import random
sequence = [random.randint(0, 99999999) for i in xrange(1000000)]
sorter = Popen('sort1mb.exe', stdin=PIPE, stdout=PIPE)
for value in sequence:
sorter.stdin.write('%08d\n' % value)
sorter.stdin.close()
result = [int(line) for line in sorter.stdout]
print('OK!' if result == sorted(sequence) else 'Error!')
该算法的详细解释可以在以下一系列帖子中找到:
1MB排序说明 算术编码与1MB排序问题 使用定点数学的算术编码
如果数字的范围是有限的(只能有2个8位数，或者只有10个不同的8位数)，那么你可以编写一个优化的排序算法。但如果你想对所有可能的8位数进行排序，这在内存那么少的情况下是不可能的。
If the numbers are evenly distributed we can use Counting sort. We should keep the number of times that each number is repeated in an array. Available space is: 1 MB - 3 KB = 1045504 B or 8364032 bits Number of bits per number= 8364032/1000000 = 8 Therefore, we can store the number of times each number is repeated to the maximum of 2^8-1=255. Using this approach we have an extra 364032 bits unused that can be used to handle cases where a number is repeated more than 255 times. For example we can say a number 255 indicates a repetition greater than or equal to 255. In this case we should store a sequence of numbers+repetitions. We can handle 7745 special cases as shown bellow:
364032/(表示每个数字所需的位数+表示100万所需的位数)= 364032 / (27+20)=7745
在10^8的范围内有10^6个值，所以平均每100个码点有一个值。存储第N个点到第(N+1)个点的距离。重复值的跳过值为0。这意味着跳跃平均需要7比特来存储，所以100万个跳跃将很适合我们的800万比特存储空间。
这些跳跃需要被编码成一个比特流，比如通过霍夫曼编码。插入是通过遍历比特流并在新值之后重写。通过遍历并写出隐含值来输出。出于实用性考虑，它可能被做成10^4个列表，每个列表包含10^4个代码点(平均100个值)。
随机数据的霍夫曼树可以通过假设跳跃长度上的泊松分布(均值=方差=100)先验地构建，但可以在输入上保留真实的统计数据，并用于生成处理病理病例的最佳树。
