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

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.

其他回答

正如Ryan所说,基本上,对文件进行排序,然后遍历整数,当一个值被跳过时,你就有了:)

EDIT at downvotes: OP提到文件可以排序,所以这是一个有效的方法。

这可以在非常小的空间内使用一种变体的二分搜索来解决。

从允许的数字范围0到4294967295开始。 计算中点。 遍历文件,计算有多少数字等于、小于或高于中点值。 如果没有相等的数字,你就完了。中点数就是答案。 否则,选择数字最少的范围,并使用这个新范围重复第2步。

这将需要对文件进行多达32次线性扫描,但它只使用几个字节的内存来存储范围和计数。

这本质上与Henning的解决方案相同,除了它使用两个箱子而不是16k。

如果没有大小限制,最快的方法是取文件的长度,并生成文件的长度+1个随机数字(或者只是“11111…”s).优点:您甚至不需要读取文件,并且可以将内存使用最小化到几乎为零。缺点:将打印数十亿个数字。

但是,如果唯一的因素是最小化内存使用,而其他因素都不重要,那么这将是最佳解决方案。它甚至可能让你获得“最严重滥用规则”奖。

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。

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。