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海量数据笔试题--Top K 高频词汇统计

news 来源：原创 2025/4/25 5:59:38

问题描述：

假设你有一个非常大的文本文件（例如，100GB），文件内容是按行存储的单词（或其他字符串，如 URL、搜索查询词等），单词之间可能由空格或换行符分隔。由于文件巨大，你无法将所有内容一次性加载到内存中（例如，你只有 1GB 的可用内存）。

任务：

请设计一个算法或方案，找出这个文件中出现频率最高的 K 个单词及其出现的次数。

例如：

假设 K = 3，文件内容如下：

apple banana orange
banana apple grape
apple kiwi banana
pear apple

期望输出（顺序不一定要求）：

apple: 4
banana: 3
orange: 1  (或者 grape: 1, kiwi: 1, pear: 1 中的任意一个，取决于具体实现细节和 K 值的处理)

(更严谨的输出应该是前 3 个，所以是 apple: 4, banana: 3, orange: 1 / grape: 1 / kiwi: 1 / pear: 1 中的一个)
更正：严格的 Top 3 应该是 apple: 4, banana: 3。第三名有多个并列，可以输出其中一个，或都输出（取决于题目要求）。这里以输出一个为例，比如 orange:1。

需要考虑的关键点：

内存限制：核心挑战在于内存远小于数据总量。
效率：算法需要尽可能高效，减少磁盘 I/O 次数。
准确性：结果需要精确统计词频并找出 Top K。

请思考：

你会如何分解这个问题？
你会用到哪些数据结构或算法思想？
如何处理内存限制？
如何进行数据统计和排序？

提示和思考方向：

这道题通常考察以下几个方面的知识：

分治思想 (Divide and Conquer): 如何将大问题分解成可以在内存中处理的小问题？
哈希 (Hashing): 如何将相同的单词映射到一起进行处理？如何均匀分散数据？
外部排序 (External Sorting) 思想：虽然不完全是排序，但处理无法放入内存的数据的思路类似。
数据结构选择：
- 用什么结构在内存中高效地统计小块数据的词频？（例如：HashMap/Dictionary）
- 用什么结构高效地维护当前的 Top K 结果？（例如：最小堆/优先队列 Min-Heap/PriorityQueue）

常见的解法思路：

哈希分区 (Hash Partitioning):
- 顺序读取大文件。
- 对每个单词计算哈希值，然后根据哈希值对一个预设的数值 M（例如 1000）取模 hash(word) % M。
- 将该单词写入到 M 个对应的小文件中（file_0, file_1, ..., file_{M-1}）。
- 核心保证：经过这个步骤，所有相同的单词保证会出现在同一个小文件中。
- 选择合适的 M，使得每个小文件的大小都能被加载到内存中。
小文件内统计词频：
- 依次处理每个小文件 (file_i)。
- 使用哈希表（HashMap）在内存中统计当前小文件内每个单词的出现次数。
合并结果并找出全局 Top K：
- 维护一个大小为 K 的最小堆（Min-Heap），堆中存储 (单词, 词频) 对，按词频排序（堆顶是当前 Top K 中词频最小的）。
- 遍历每个小文件统计出的词频结果（HashMap）。
- 对于每个 (单词, 词频) 对：
  - 如果堆的大小小于 K，直接将该对加入堆中。
  - 如果堆已满（大小为 K），并且当前单词的词频 > 堆顶单词的词频：
    - 移除堆顶元素。
    - 将当前 (单词, 词频) 对加入堆中。
- 当遍历完所有小文件的词频统计结果后，最小堆中剩下的 K 个元素就是全局频率最高的 Top K 单词及其词频。