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
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
其他回答
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。
请参阅第一个正确答案或后面带有算术编码的答案。下面你可能会发现一些有趣的，但不是100%防弹的解决方案。
这是一个非常有趣的任务，这里有另一个解决方案。我希望有人会觉得这个结果有用(或者至少有趣)。
阶段1:初始数据结构，粗略压缩方法，基本结果
Let's do some simple math: we have 1M (1048576 bytes) of RAM initially available to store 10^6 8 digit decimal numbers. [0;99999999]. So to store one number 27 bits are needed (taking the assumption that unsigned numbers will be used). Thus, to store a raw stream ~3.5M of RAM will be needed. Somebody already said it doesn't seem to be feasible, but I would say the task can be solved if the input is "good enough". Basically, the idea is to compress the input data with compression factor 0.29 or higher and do sorting in a proper manner.
让我们先解决压缩问题。有一些相关的测试已经可用:
http://www.theeggeadventure.com/wikimedia/index.php/Java_Data_Compression
“我运行了一个测试，压缩100万个连续整数使用 各种形式的压缩。结果如下:
None 4000027
Deflate 2006803
Filtered 1391833
BZip2 427067
Lzma 255040
看起来LZMA (Lempel-Ziv-Markov链算法)是一个很好的选择。我准备了一个简单的PoC，但仍有一些细节需要强调:
Memory is limited so the idea is to presort numbers and use compressed buckets (dynamic size) as temporary storage It is easier to achieve a better compression factor with presorted data, so there is a static buffer for each bucket (numbers from the buffer are to be sorted before LZMA) Each bucket holds a specific range, so the final sort can be done for each bucket separately Bucket's size can be properly set, so there will be enough memory to decompress stored data and do the final sort for each bucket separately
请注意，所附的代码是一个POC，它不能用作最终解决方案，它只是演示了使用几个较小的缓冲区以某种最佳方式(可能是压缩)存储预排序数字的想法。LZMA并不是最终的解决方案。它被用作向这个PoC引入压缩的最快方法。
请看下面的PoC代码(请注意它只是一个演示，要编译它将需要LZMA-Java):
public class MemorySortDemo {
static final int NUM_COUNT = 1000000;
static final int NUM_MAX = 100000000;
static final int BUCKETS = 5;
static final int DICT_SIZE = 16 * 1024; // LZMA dictionary size
static final int BUCKET_SIZE = 1024;
static final int BUFFER_SIZE = 10 * 1024;
static final int BUCKET_RANGE = NUM_MAX / BUCKETS;
static class Producer {
private Random random = new Random();
public int produce() { return random.nextInt(NUM_MAX); }
}
static class Bucket {
public int size, pointer;
public int[] buffer = new int[BUFFER_SIZE];
public ByteArrayOutputStream tempOut = new ByteArrayOutputStream();
public DataOutputStream tempDataOut = new DataOutputStream(tempOut);
public ByteArrayOutputStream compressedOut = new ByteArrayOutputStream();
public void submitBuffer() throws IOException {
Arrays.sort(buffer, 0, pointer);
for (int j = 0; j < pointer; j++) {
tempDataOut.writeInt(buffer[j]);
size++;
}
pointer = 0;
}
public void write(int value) throws IOException {
if (isBufferFull()) {
submitBuffer();
}
buffer[pointer++] = value;
}
public boolean isBufferFull() {
return pointer == BUFFER_SIZE;
}
public byte[] compressData() throws IOException {
tempDataOut.close();
return compress(tempOut.toByteArray());
}
private byte[] compress(byte[] input) throws IOException {
final BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(new ByteArrayInputStream(input));
final DataOutputStream out = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(compressedOut));
final Encoder encoder = new Encoder();
encoder.setEndMarkerMode(true);
encoder.setNumFastBytes(0x20);
encoder.setDictionarySize(DICT_SIZE);
encoder.setMatchFinder(Encoder.EMatchFinderTypeBT4);
ByteArrayOutputStream encoderPrperties = new ByteArrayOutputStream();
encoder.writeCoderProperties(encoderPrperties);
encoderPrperties.flush();
encoderPrperties.close();
encoder.code(in, out, -1, -1, null);
out.flush();
out.close();
in.close();
return encoderPrperties.toByteArray();
}
public int[] decompress(byte[] properties) throws IOException {
InputStream in = new ByteArrayInputStream(compressedOut.toByteArray());
ByteArrayOutputStream data = new ByteArrayOutputStream(10 * 1024);
BufferedOutputStream out = new BufferedOutputStream(data);
Decoder decoder = new Decoder();
decoder.setDecoderProperties(properties);
decoder.code(in, out, 4 * size);
out.flush();
out.close();
in.close();
DataInputStream input = new DataInputStream(new ByteArrayInputStream(data.toByteArray()));
int[] array = new int[size];
for (int k = 0; k < size; k++) {
array[k] = input.readInt();
}
return array;
}
}
static class Sorter {
private Bucket[] bucket = new Bucket[BUCKETS];
public void doSort(Producer p, Consumer c) throws IOException {
for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // allocate buckets
bucket[i] = new Bucket();
}
for(int i=0; i< NUM_COUNT; i++) { // produce some data
int value = p.produce();
int bucketId = value/BUCKET_RANGE;
bucket[bucketId].write(value);
c.register(value);
}
for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // submit non-empty buffers
bucket[i].submitBuffer();
}
byte[] compressProperties = null;
for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // compress the data
compressProperties = bucket[i].compressData();
}
printStatistics();
for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // decode & sort buckets one by one
int[] array = bucket[i].decompress(compressProperties);
Arrays.sort(array);
for(int v : array) {
c.consume(v);
}
}
c.finalCheck();
}
public void printStatistics() {
int size = 0;
int sizeCompressed = 0;
for (int i = 0; i < BUCKETS; i++) {
int bucketSize = 4*bucket[i].size;
size += bucketSize;
sizeCompressed += bucket[i].compressedOut.size();
System.out.println(" bucket[" + i
+ "] contains: " + bucket[i].size
+ " numbers, compressed size: " + bucket[i].compressedOut.size()
+ String.format(" compression factor: %.2f", ((double)bucket[i].compressedOut.size())/bucketSize));
}
System.out.println(String.format("Data size: %.2fM",(double)size/(1014*1024))
+ String.format(" compressed %.2fM",(double)sizeCompressed/(1014*1024))
+ String.format(" compression factor %.2f",(double)sizeCompressed/size));
}
}
static class Consumer {
private Set<Integer> values = new HashSet<>();
int v = -1;
public void consume(int value) {
if(v < 0) v = value;
if(v > value) {
throw new IllegalArgumentException("Current value is greater than previous: " + v + " > " + value);
}else{
v = value;
values.remove(value);
}
}
public void register(int value) {
values.add(value);
}
public void finalCheck() {
System.out.println(values.size() > 0 ? "NOT OK: " + values.size() : "OK!");
}
}
public static void main(String[] args) throws IOException {
Producer p = new Producer();
Consumer c = new Consumer();
Sorter sorter = new Sorter();
sorter.doSort(p, c);
}
}
对于随机数，它产生如下结果:
bucket[0] contains: 200357 numbers, compressed size: 353679 compression factor: 0.44
bucket[1] contains: 199465 numbers, compressed size: 352127 compression factor: 0.44
bucket[2] contains: 199682 numbers, compressed size: 352464 compression factor: 0.44
bucket[3] contains: 199949 numbers, compressed size: 352947 compression factor: 0.44
bucket[4] contains: 200547 numbers, compressed size: 353914 compression factor: 0.44
Data size: 3.85M compressed 1.70M compression factor 0.44
对于一个简单的升序序列(使用一个桶)，它产生:
bucket[0] contains: 1000000 numbers, compressed size: 256700 compression factor: 0.06
Data size: 3.85M compressed 0.25M compression factor 0.06
EDIT
结论:
不要试图欺骗大自然 使用更简单的压缩和更低的内存占用 确实需要一些额外的线索。普通的防弹方案似乎并不可行。
第二阶段:强化压缩，最终结论
正如在前一节中已经提到的，任何合适的压缩技术都可以使用。因此，让我们摒弃LZMA，转而采用更简单、更好(如果可能的话)的方法。有很多好的解决方案，包括算术编码，基树等。
无论如何，简单但有用的编码方案将比另一个外部库更能说明问题，它提供了一些漂亮的算法。实际的解决方案非常简单:因为存在部分排序的数据桶，所以可以使用增量而不是数字。
随机输入测试结果稍好:
bucket[0] contains: 10103 numbers, compressed size: 13683 compression factor: 0.34
bucket[1] contains: 9885 numbers, compressed size: 13479 compression factor: 0.34
...
bucket[98] contains: 10026 numbers, compressed size: 13612 compression factor: 0.34
bucket[99] contains: 10058 numbers, compressed size: 13701 compression factor: 0.34
Data size: 3.85M compressed 1.31M compression factor 0.34
示例代码
public static void encode(int[] buffer, int length, BinaryOut output) {
short size = (short)(length & 0x7FFF);
output.write(size);
output.write(buffer[0]);
for(int i=1; i< size; i++) {
int next = buffer[i] - buffer[i-1];
int bits = getBinarySize(next);
int len = bits;
if(bits > 24) {
output.write(3, 2);
len = bits - 24;
}else if(bits > 16) {
output.write(2, 2);
len = bits-16;
}else if(bits > 8) {
output.write(1, 2);
len = bits - 8;
}else{
output.write(0, 2);
}
if (len > 0) {
if ((len % 2) > 0) {
len = len / 2;
output.write(len, 2);
output.write(false);
} else {
len = len / 2 - 1;
output.write(len, 2);
}
output.write(next, bits);
}
}
}
public static short decode(BinaryIn input, int[] buffer, int offset) {
short length = input.readShort();
int value = input.readInt();
buffer[offset] = value;
for (int i = 1; i < length; i++) {
int flag = input.readInt(2);
int bits;
int next = 0;
switch (flag) {
case 0:
bits = 2 * input.readInt(2) + 2;
next = input.readInt(bits);
break;
case 1:
bits = 8 + 2 * input.readInt(2) +2;
next = input.readInt(bits);
break;
case 2:
bits = 16 + 2 * input.readInt(2) +2;
next = input.readInt(bits);
break;
case 3:
bits = 24 + 2 * input.readInt(2) +2;
next = input.readInt(bits);
break;
}
buffer[offset + i] = buffer[offset + i - 1] + next;
}
return length;
}
请注意，这种方法:
不消耗大量内存 使用流 提供了不那么坏的结果
完整的代码可以在这里找到，BinaryInput和BinaryOutput实现可以在这里找到
最终结论
没有最终结论:)有时候，从元级别的角度来回顾一下任务，这确实是个好主意。
花点时间完成这个任务很有趣。顺便说一下，下面有很多有趣的答案。感谢您的关注和愉快的编码。
If it is possible to read the input file more than once (your problem statement doesn't say it can't), the following should work. It is described in Benchley's book "Programming Perls." If we store each number in 8 bytes we can store 250,000 numbers in one megabyte. Use a program that makes 40 passes over the input file. On the first pass it reads into memory any integer between 0 and 249,999, sorts the (at most) 250,000 integers and writes them to the output file. The second pass sorts the integers from 250,000 to 499,999 and so on to the 40th pass, which sorts 9,750,000 to 9,999,999.
我们可以利用网络堆栈，在我们得到所有数字之前，按顺序发送数字。如果你发送1M的数据，TCP/IP会把它分解成1500字节的数据包，并按照目标发送。每个包将被赋予一个序列号。
我们可以用手来做。在填满内存之前，我们可以对现有的数据进行排序，并将列表发送给目标，但在每个数字周围的序列中留下空洞。然后用同样的方法处理第二个1/2的数字，使用序列中的这些洞。
远端的网络堆栈将按顺序组装结果数据流，然后将其提交给应用程序。
它使用网络来执行归并排序。这是一个完全的黑客，但我是受到之前列出的其他网络黑客的启发。
我在这里的建议很大程度上归功于Dan的解决方案
首先，我假设解决方案必须处理所有可能的输入列表。我认为流行的答案并没有做出这样的假设(在我看来这是一个巨大的错误)。
众所周知，任何形式的无损压缩都不会减小所有输入的大小。
所有流行的答案都假设它们能够有效地应用压缩来允许它们有额外的空间。事实上，一个足够大的额外空间块，以未压缩的形式保存他们部分完成的列表的一部分，并允许他们执行排序操作。这只是一个糟糕的假设。
对于这样的解决方案，任何了解如何进行压缩的人都能够设计一些不能很好地压缩该方案的输入数据，并且“解决方案”很可能会由于空间不足而崩溃。
相反，我采用数学方法。我们可能的输出是所有长度为LEN的列表，由0..MAX范围内的元素组成。这里LEN是1,000,000,MAX是100,000,000。
对于任意的LEN和MAX，编码此状态所需的比特数为:
Log2(MAX multichoice LEN)
因此，对于我们的数字，一旦我们完成了接收和排序，我们将需要至少Log2(100,000,000 MC 1,000,000)位来存储我们的结果，以一种能够唯一区分所有可能输出的方式。
这是~= 988kb。所以我们有足够的空间来存放结果。从这个角度来看，这是可能的。
[删除了无意义的漫谈，现在有更好的例子…]
最好的答案在这里。
另一个很好的答案是这里，它基本上使用插入排序作为函数，将列表扩展为一个元素(缓冲一些元素并进行预先排序，以允许一次插入多个元素，节省一些时间)。使用一个很好的压缩状态编码，7位增量的桶
推荐文章
- 有效的方法应用多个过滤器的熊猫数据框架或系列
- 哪些是遗传算法/遗传规划解决方案的好例子?
- 如何在O(n)中找到长度为n的无序数组中的第k大元素?
- 是否有方法按列“uniq”?
- 一个用于膨胀/收缩(抵消，缓冲)多边形的算法
- 我如何使用Node.js Crypto创建HMAC-SHA1哈希?
- 按(任意)字段名对结构数组进行排序的最短方法是什么?
- 如何用动态规划确定最长递增子序列?
- 在c++程序中以编程方式检测字节序
- 理解递归
- 段树、区间树、二叉索引树和范围树之间有什么区别?
- 给定一个数字，找出下一个与原始数字具有完全相同的数字集的更高的数字
- 按两个字段对Python列表进行排序
- HSL到RGB的颜色转换
- 使用Java在原语数组中查找最大/最小值
