大数据处理 - 双层桶划分

本文主要介绍大数据处理之分桶处理。@pdai

分桶法简介

其实本质上还是分而治之的思想,重在“分”的技巧上!

  • 适用范围: 第k大,中位数,不重复或重复的数字
  • 基本原理及要点: 因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。

相关题目

2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。

有点像鸽巢原理,整数个数为2^32,也就是,我们可以将这2^32个数,划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域),然后将数据分离到不同的区域,然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间,就可以很方便的解决。

5亿个int找它们的中位数。

  • 思路一

这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域,然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数,之后我们根据统计结果就可以判断中位数落到那个区域,同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。

实际上,如果不是int是int64,我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域,然后确定区域的第几大数,在将该区域分成2^20个子区域,然后确定是子区域的第几大数,然后子区域里的数的个数只有2^20,就可以直接利用direct addr table进行统计了。

  • 思路二

同样需要做两遍统计,如果数据存在硬盘上,就需要读取2次。

方法同基数排序有些像,开一个大小为65536的Int数组,第一遍读取,统计Int32的高16位的情况,也就是0-65535,都算作0,65536 - 131071都算作1。就相当于用该数除以65536。Int32 除以 65536的结果不会超过65536种情况,因此开一个长度为65536的数组计数就可以。每读取一个数,数组中对应的计数+1,考虑有负数的情况,需要将结果加32768后,记录在相应的数组内。

第一遍统计之后,遍历数组,逐个累加统计,看中位数处于哪个区间,比如处于区间k,那么0- k-1的区间里数字的数量sum应该<n/2(2.5亿)。而k+1 - 65535的计数和也<n/2,第二遍统计同上面的方法类似,但这次只统计处于区间k的情况,也就是说(x / 65536) + 32768 = k。统计只统计低16位的情况。并且利用刚才统计的sum,比如sum = 2.49亿,那么现在就是要在低16位里面找100万个数(2.5亿-2.49亿)。这次计数之后,再统计一下,看中位数所处的区间,最后将高位和低位组合一下就是结果了。

联系我

添加@pdai微信

PS:添加时请备注Java全栈,谢谢!