最近我参加了一个面试,面试官要求我“编写一个程序,从一个包含10亿个数字的数组中找出100个最大的数字”。
我只能给出一个蛮力解决方案,即以O(nlogn)时间复杂度对数组进行排序,并取最后100个数字。
Arrays.sort(array);
面试官正在寻找一个更好的时间复杂度,我尝试了几个其他的解决方案,但都没有回答他。有没有更好的时间复杂度解决方案?
最近我参加了一个面试,面试官要求我“编写一个程序,从一个包含10亿个数字的数组中找出100个最大的数字”。
我只能给出一个蛮力解决方案,即以O(nlogn)时间复杂度对数组进行排序,并取最后100个数字。
Arrays.sort(array);
面试官正在寻找一个更好的时间复杂度,我尝试了几个其他的解决方案,但都没有回答他。有没有更好的时间复杂度解决方案?
当前回答
我意识到这被标记为“算法”,但会抛出一些其他选项,因为它可能也应该被标记为“面试”。
10亿个数字的来源是什么?如果它是一个数据库,那么“从表中按值顺序选择值desc limit 100”就可以很好地完成工作-可能有方言差异。
这是一次性的,还是会重复发生?如果重复,频率是多少?如果它是一次性的,数据在一个文件中,那么'cat srcfile | sort(根据需要选择)| head -100'将让你快速完成有偿工作,而计算机处理这些琐碎的琐事。
如果重复,你会建议选择任何合适的方法来获得初始答案并存储/缓存结果,这样你就可以连续地报告前100名。
Finally, there is this consideration. Are you looking for an entry level job and interviewing with a geeky manager or future co-worker? If so, then you can toss out all manner of approaches describing the relative technical pros and cons. If you are looking for a more managerial job, then approach it like a manager would, concerned with the development and maintenance costs of the solution, and say "thank you very much" and leave if that is the interviewer wants to focus on CS trivia. He and you would be unlikely to have much advancement potential there.
祝你下次面试好运。
其他回答
您可以使用快速选择算法在(按顺序)索引[十亿-101]处查找数字 然后遍历这些数字找出比这个数字更大的数。
array={...the billion numbers...}
result[100];
pivot=QuickSelect(array,billion-101);//O(N)
for(i=0;i<billion;i++)//O(N)
if(array[i]>=pivot)
result.add(array[i]);
该算法时间为:2 X O(N) = O(N)(平均情况性能)
Thomas Jungblut建议的第二个选择是:
使用堆构建最大堆将花费O(N),然后前100个最大的数字将在堆的顶部,所有你需要的是把它们从堆(100 X O(Log(N))。
该算法时间为:O(N) + 100 X O(Log(N)) = O(N)
我意识到这被标记为“算法”,但会抛出一些其他选项,因为它可能也应该被标记为“面试”。
10亿个数字的来源是什么?如果它是一个数据库,那么“从表中按值顺序选择值desc limit 100”就可以很好地完成工作-可能有方言差异。
这是一次性的,还是会重复发生?如果重复,频率是多少?如果它是一次性的,数据在一个文件中,那么'cat srcfile | sort(根据需要选择)| head -100'将让你快速完成有偿工作,而计算机处理这些琐碎的琐事。
如果重复,你会建议选择任何合适的方法来获得初始答案并存储/缓存结果,这样你就可以连续地报告前100名。
Finally, there is this consideration. Are you looking for an entry level job and interviewing with a geeky manager or future co-worker? If so, then you can toss out all manner of approaches describing the relative technical pros and cons. If you are looking for a more managerial job, then approach it like a manager would, concerned with the development and maintenance costs of the solution, and say "thank you very much" and leave if that is the interviewer wants to focus on CS trivia. He and you would be unlikely to have much advancement potential there.
祝你下次面试好运。
可能的改进。
如果文件包含十亿的数字,读取它可能会很长…
为了提高工作效率,你可以:
将文件分成n个部分,创建n个线程,让n个线程在各自的部分中寻找最大的100个数字(使用优先级队列),最后得到所有线程输出的最大的100个数字。 使用像hadoop这样的解决方案,使用集群来完成这样的任务。在这里,您可以进一步分割文件,并更快地输出10亿(或10^12)个数字的文件。
首先取1000个元素并将它们添加到一个max堆中。现在取出前最多100个元素并将其存储在某个地方。现在从文件中选择接下来的900个元素,并将它们与最后100个最高的元素一起添加到堆中。
一直重复这个过程,从堆中取出100个元素,从文件中添加900个元素。
从100个元素中最后选出的100个元素将从10亿个数字中选出最大的100个元素。
你可以遍历这些数字,需要O(n)
只要发现一个大于当前最小值的值,就将新值添加到一个大小为100的循环队列中。
循环队列的最小值就是新的比较值。继续往队列中添加。如果已满,则从队列中提取最小值。