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

求n个元素中最大的m个元素,其中n >>> m

最简单的解决方案,每个人都应该很明显,就是简单地做m次冒泡排序算法。

然后打印出数组的最后n个元素。

它不需要外部数据结构,并且使用了一种大家都知道的算法。

运行时间估计为O(m*n)。到目前为止最好的答案是O(nlog (m)),所以这个解决方案对于小m来说并不显着昂贵。

我并不是说这不能改进,但这是迄今为止最简单的解决方案。

其他回答

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。

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。

简单的解决方案是使用优先队列,将前100个数字添加到队列中,并跟踪队列中最小的数字,然后遍历其他10亿个数字,每当我们发现一个比优先队列中最大的数字大的数字时,我们删除最小的数字,添加新的数字,并再次跟踪队列中最小的数字。

如果这些数字是随机顺序的,这就很好了,因为当我们迭代10亿个随机数字时,下一个数字是目前为止最大的100个数字之一的情况是非常罕见的。但这些数字可能不是随机的。如果数组已经按升序排序,则始终向优先队列插入一个元素。

我们先从数组中选取100,000个随机数。为了避免可能很慢的随机访问,我们添加了400个随机组,每个组有250个连续的数字。通过这种随机选择,我们可以非常确定,剩下的数字中很少有进入前100位的,因此执行时间将非常接近于一个简单的循环,将10亿个数字与某个最大值进行比较。

管理一个单独的列表是额外的工作,每次你找到另一个替代物时,你都必须在整个列表中移动东西。把它排序,选前100名。

Recently I am adapting a theory that all the problems in the world could be solved with O(1). And even this one. It wasn't clear from the question what is the range of the numbers. If the numbers are it range from 1 to 10, then probably the the top 100 largest numbers will be a group of 10. The chance that the highest number will be picked out of the 1 billion numbers when the highest number is very small in compare to to 1 billion are very big. So I would give this as an answer in that interview.