我的面试问题是这样的:

给定一个包含40亿个整数的输入文件,提供一种算法来生成一个文件中不包含的整数。假设您有1gb内存。如果你只有10mb的内存,你会怎么做。

我的分析:

文件大小为4×109×4 bytes = 16gb。

我们可以进行外部排序,从而知道整数的范围。

我的问题是,在已排序的大整数集中检测缺失整数的最佳方法是什么?

我的理解(看完所有答案后):

假设我们讨论的是32位整数,有232 = 4*109个不同的整数。

情况1:我们有1gb = 1 * 109 * 8位= 80亿位内存。

解决方案:

如果我们用一位表示一个不同的整数,这就足够了。我们不需要排序。

实现:

int radix = 8;
byte[] bitfield = new byte[0xffffffff/radix];
void F() throws FileNotFoundException{
    Scanner in = new Scanner(new FileReader("a.txt"));
    while(in.hasNextInt()){
        int n = in.nextInt();
        bitfield[n/radix] |= (1 << (n%radix));
    }

    for(int i = 0; i< bitfield.lenght; i++){
        for(int j =0; j<radix; j++){
            if( (bitfield[i] & (1<<j)) == 0) System.out.print(i*radix+j);
        }
    }
}

情形二:10mb内存= 10 * 106 * 8bits = 8000万bits

Solution: For all possible 16-bit prefixes, there are 216 number of integers = 65536, we need 216 * 4 * 8 = 2 million bits. We need build 65536 buckets. For each bucket, we need 4 bytes holding all possibilities because the worst case is all the 4 billion integers belong to the same bucket. Build the counter of each bucket through the first pass through the file. Scan the buckets, find the first one who has less than 65536 hit. Build new buckets whose high 16-bit prefixes are we found in step2 through second pass of the file Scan the buckets built in step3, find the first bucket which doesnt have a hit. The code is very similar to above one.

结论: 我们通过增加文件传递来减少内存。


为那些迟到的人澄清一下:这个问题,正如所问的,并不是说有一个整数没有包含在文件中——至少大多数人不是这么理解的。不过,评论线程中的许多评论都是关于任务的变化。不幸的是,把它引入评论线程的评论后来被它的作者删除了,所以现在看起来它的孤儿回复只是误解了一切。这很让人困惑,抱歉。


当前回答

对于10mb内存限制:

将数字转换为二进制表示形式。 创建一个二叉树,其中左= 0,右= 1。 使用二进制表示将每个数字插入树中。 如果已经插入了一个数字,则叶子将已经创建。

完成后,只需使用之前未创建的路径来创建所请求的数字。

40亿数字= 2^32,这意味着10 MB可能不够。

EDIT

优化是可能的,如果已经创建了两个末端叶并且有一个共同的父级,那么可以将它们删除,并且父级标记为不是解决方案。这减少了分支,减少了对内存的需求。

编辑II

没有必要完全构建树。只有在数字相似的情况下才需要构建深度分支。如果我们也砍掉树枝,那么这个解决方案实际上可能有效。

其他回答

对于1gb RAM的变体,您可以使用位向量。你需要分配40亿比特== 500 MB字节数组。对于从输入中读取的每个数字,将相应的位设置为“1”。一旦你完成了,遍历比特,找到第一个仍然是“0”的比特。它的索引就是答案。

我可能读得太仔细了,但问题是“生成一个不包含在文件中的整数”。我只是对列表进行排序,并在最大的条目上加1。Bam,一个没有包含在文件中的整数。

检查输入文件的大小,然后输出任何过大而无法用该大小的文件表示的数字。这似乎是一个廉价的技巧,但它是一个创造性的解决面试问题的方法,它巧妙地避开了记忆问题,从技术上讲,它是O(n)。

void maxNum(ulong filesize)
{
    ulong bitcount = filesize * 8; //number of bits in file

    for (ulong i = 0; i < bitcount; i++)
    {
        Console.Write(9);
    }
}

应该打印10位计数- 1,这将永远大于2位计数。从技术上讲,你必须打败的数字是2 bitcount -(4 * 109 - 1),因为你知道文件中还有(40亿- 1)个其他整数,即使使用完美的压缩,它们也会占用至少1位。

关于这个问题的详细讨论已经在Jon Bentley的“第一栏”中讨论过。“编程珍珠”Addison-Wesley第3-10页

Bentley讨论了几种方法,包括外部排序,使用几个外部文件的归并排序等,但Bentley建议的最佳方法是使用位字段的单次传递算法,他幽默地称之为“神奇排序”:) 来看看这个问题,40亿个数字可以表示为:

4 billion bits = (4000000000 / 8) bytes = about 0.466 GB

实现bitset的代码很简单:(取自解决方案页面)

#define BITSPERWORD 32
#define SHIFT 5
#define MASK 0x1F
#define N 10000000
int a[1 + N/BITSPERWORD];

void set(int i) {        a[i>>SHIFT] |=  (1<<(i & MASK)); }
void clr(int i) {        a[i>>SHIFT] &= ~(1<<(i & MASK)); }
int  test(int i){ return a[i>>SHIFT] &   (1<<(i & MASK)); }

Bentley的算法只对文件进行一次传递,在数组中设置适当的位,然后使用上面的测试宏检查这个数组以找到缺失的数字。

如果可用内存小于0.466 GB, Bentley建议使用k-pass算法,根据可用内存将输入划分为不同的范围。举一个非常简单的例子,如果只有1个字节(即处理8个数字的内存)可用,并且范围从0到31,我们将其分为0到7、8-15、16-22等范围,并在每次32/8 = 4次传递中处理这个范围。

HTH.

既然我们在做创造性的回答,下面是另一个问题。

使用外部排序程序对输入文件进行数字排序。这将适用于任何数量的内存(如果需要,它将使用文件存储)。 通读排序文件并输出缺少的第一个数字。