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
谷歌的(坏)方法，从HN线程。存储rle风格的计数。
你的初始数据结构是“99999999:0”(都是零，没有看到任何数字)，然后假设你看到了数字3,866,344，那么你的数据结构就变成了“3866343:0,1:1,96133654:0”，你可以看到数字总是在零位数和1位数之间交替，所以你可以假设奇数代表0位，偶数代表1位。这就变成了(3866343,1,96133654)
他们的问题似乎不包括副本，但让我们假设他们使用“0:1”来表示副本。
大问题#1:1M个整数的插入将花费很长时间。
大问题#2:像所有的普通增量编码解决方案一样，一些分布不能用这种方式覆盖。例如，1m整数，距离为0:99(例如，每个整数+99)。现在考虑相同的情况，但随机距离在0:99的范围内。(注:99999999/1000000 = 99.99)
谷歌的方法既不值得(缓慢)，也不正确。但要为他们辩护，他们的问题可能略有不同。
其他回答
我有一台有1M内存的电脑，没有其他本地存储
另一种作弊方法:你可以使用非本地(网络)存储代替(你的问题不排除这一点)，调用一个网络服务，它可以使用直接的基于磁盘的归并排序(或者只需要足够的RAM来在内存中排序，因为你只需要接受1M的数字)，而不需要(公认非常巧妙的)已经给出的解决方案。
这可能是作弊，但不清楚你是在寻找一个现实问题的解决方案，还是一个让人扭曲规则的谜题……如果是后者，那么简单的欺骗可能比复杂但“真实”的解决方案(正如其他人指出的那样，后者只能用于可压缩输入)得到更好的结果。
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。
在所有可能的输入中，这个问题只有一个解决方案。作弊。
通过TCP读取m个值，其中m接近内存中可排序的最大值，可能是n/4。 对250,000(大约)个数字进行排序并输出。 重复做另外3个四分之三。 让接收方在处理时合并接收到的4个数字列表。(这并不比使用单个列表慢多少。)
在接收流时执行这些步骤。
首先设置一些合理的块大小
伪代码思想:
The first step would be to find all the duplicates and stick them in a dictionary with its count and remove them. The third step would be to place number that exist in sequence of their algorithmic steps and place them in counters special dictionaries with the first number and their step like n, n+1..., n+2, 2n, 2n+1, 2n+2... Begin to compress in chunks some reasonable ranges of number like every 1000 or ever 10000 the remaining numbers that appear less often to repeat. Uncompress that range if a number is found and add it to the range and leave it uncompressed for a while longer. Otherwise just add that number to a byte[chunkSize]
在接收流时继续执行前4步。最后一步是，如果超出内存，则失败，或者在收集完所有数据后开始输出结果，即开始对范围进行排序，并按顺序输出结果，然后按需要解压缩的顺序解压结果，并在得到它们时对它们进行排序。
现在的目标是一个实际的解决方案，覆盖所有可能的情况下，输入在8位数范围内，只有1MB的RAM。注:工作正在进行中，明天继续。使用对已排序整型的增量进行算术编码，对于1M个已排序整型，最坏的情况是每个条目花费大约7位(因为99999999/1000000是99，而log2(99)几乎是7位)。
但是你需要将1m个整数排序到7位或8位!级数越短，delta就越大，因此每个元素的比特数就越多。
我正在努力尽可能多地压缩(几乎)在原地。第一批接近250K的整数最多每个需要大约9位。因此结果大约需要275KB。重复使用剩余的空闲内存几次。然后解压缩-就地合并-压缩这些压缩块。这很难，但也是可能的。我认为。
合并后的列表将越来越接近每整数7位的目标。但是我不知道合并循环需要多少次迭代。也许3。
但是算术编码实现的不精确性可能使它不可能实现。如果这个问题是可能的，它将是非常紧张的。
有志愿者吗?
