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

您可以使用位标志来标记一个整数是否存在。

遍历整个文件后,扫描每个位以确定数字是否存在。

假设每个整数是32位,如果进行了位标记,它们将方便地放入1gb RAM中。

其他回答

出于某种原因,当我读到这个问题时,我想到了对角化。假设是任意大的整数。

Read the first number. Left-pad it with zero bits until you have 4 billion bits. If the first (high-order) bit is 0, output 1; else output 0. (You don't really have to left-pad: you just output a 1 if there are not enough bits in the number.) Do the same with the second number, except use its second bit. Continue through the file in this way. You will output a 4-billion bit number one bit at a time, and that number will not be the same as any in the file. Proof: it were the same as the nth number, then they would agree on the nth bit, but they don't by construction.

一些消除

一种方法是消除比特,但这实际上可能不会产生结果(很可能不会)。Psuedocode:

long val = 0xFFFFFFFFFFFFFFFF; // (all bits set)
foreach long fileVal in file
{
    val = val & ~fileVal;
    if (val == 0) error;
}

位计数

跟踪比特数;用最少的比特来产生一个值。同样,这也不能保证生成正确的值。

范围的逻辑

跟踪列表的顺序范围(按开始顺序)。范围由结构定义:

struct Range
{
  long Start, End; // Inclusive.
}
Range startRange = new Range { Start = 0x0, End = 0xFFFFFFFFFFFFFFFF };

遍历文件中的每个值,并尝试将其从当前范围中删除。这个方法没有内存保证,但是它应该做得很好。

你不需要对它们排序,只需要重复划分它们的子集。

The first step is like the first pass of a quicksort. Pick one of the integers, x, and using it make a pass through the array to put all the values less than x to its left and values more than x to its right. Find which side of x has the greatest number of available slots (integers not in the list). This is easily computable by comparing the value of x with its position. Then repeat the partition on the sub-list on that side of x. Then repeat the partition on the sub-sub list with the greatest number of available integers, etc. Total number of compares to get down to an empty range should be about 4 billion, give or take.

为什么要把它弄得这么复杂?你要的是一个文件中没有的整数?

根据指定的规则,您唯一需要存储的是到目前为止在文件中遇到的最大整数。读取整个文件后,返回一个大于1的数字。

不存在触及maxint或任何东西的风险,因为根据规则,对算法返回的整数或数字的大小没有限制。

通过在某种树结构中存储未访问的整数范围,可以在读取现有整数后加快查找丢失的整数的速度。

首先存储[0..]4294967295],每次读取一个整数,你拼接它所在的范围,当它变成空的时候删除一个范围。最后,你得到了在范围内缺少的精确的整数集。所以如果你把5作为第一个整数,你会得到[0..4]和[6..4294967295]。

这比标记位要慢得多,所以它只适用于10MB的情况,前提是你可以将树的较低级别存储在文件中。

存储这种树的一种方法是使用b -树,其范围的开始作为键,范围的结束作为值。最坏的情况是当你得到的都是奇数或偶数时,这意味着要为树存储2^31个值或几十GB……哎哟。最好的情况是一个排序文件,其中您只需要为整个树使用几个整数。

所以这并不是正确的答案,但我想我应该提到这种方法。我想我面试不及格;-)