从10亿个数中找出前100个最大的

谈从10亿个数中找出前100个最大的(阿里java二面)

单位关系:

基本数据类型占用字节数:

数据类型 关键字 内置类 内存占用字节数 可存储的取值范围 默认值 布尔型 boolean Boolean 1字节 true,false false 字符型 char Character 2字节 16位Unicode字符,可容纳各国字符集。Unicode范围为‘u0000’到‘ufff’。整数范围是0~65535。例如,65代表‘A’,97代表‘a’ ‘u0000’ Null 字节型 byte Byte 1字节 -128~127 (-27~27-1) 0 短整型 short Short 2字节 -32768~32767 (-215~215-1) 0 整形 int Integer 4字节 -231~231-1 0 长整型 long Long 8字节 -263~263-1 0 单精度型 float Float 4字节 0.0F 双精度型 double Double 8字节 0.0D

一个单精度浮点数占用4字节,10亿个浮点数是40亿字节,对应G与字节转换为2^30/1,所以10亿个浮点数大概占据3G左右的空间,因此全部一次性读入内存目前在个人PC上是不太现实的。本次讨论不考虑内存等等,只考虑算法。

如果一次性比较排序,然后输出前面最大的100个,那么众所周知,算法的时间复杂度不下于O(N logN),此处的N为数的个数(10亿)。

如果用堆排序,由于堆排序像合并排序而不像插入排序,堆排序的运行时间为O(N logN);又像插入排序而不像合并排序,堆排序是一种原地排序。因此堆排序具有相对小的运行时间和占用相对小的额外空间的优点。

再则,利用最小堆的性质,堆顶元素是整棵树中具有最小值的元素,因此,我们可以构建这样的一个最小堆:

step1:取前m个元素(例如m=100),建立一个小顶堆

保持一个小顶堆得性质的步骤,运行时间为O(logm);

建立一个小顶堆运行时间为m*O(logm)=O(m logm);

其实建立一个小顶堆实际运行时间为O(m);具体分析参考算法导论。

step2:顺序读取后续元素,直到结束

每次读取一个元素,如果该元素比堆顶元素小,直接丢弃

如果大于堆顶元素,则用该元素替换堆顶元素,然后保持最小堆性质

最坏情况是每次都需要替换掉堆顶的最小元素,因此需要维护堆的代价为(N-m)*O(logm);

最后这个堆中的元素就是前最大的100个。

时间复杂度为O(10亿 log100),即时间复杂度为O(N logm)。

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