我的面试问题是这样的:

给定一个包含40亿个整数的输入文件,提供一种算法来生成一个文件中不包含的整数。假设您有1gb内存。如果你只有10mb的内存,你会怎么做。

我的分析:

文件大小为4×109×4 bytes = 16gb。

我们可以进行外部排序,从而知道整数的范围。

我的问题是,在已排序的大整数集中检测缺失整数的最佳方法是什么?

我的理解(看完所有答案后):

假设我们讨论的是32位整数,有232 = 4*109个不同的整数。

情况1:我们有1gb = 1 * 109 * 8位= 80亿位内存。

解决方案:

如果我们用一位表示一个不同的整数,这就足够了。我们不需要排序。

实现:

int radix = 8;
byte[] bitfield = new byte[0xffffffff/radix];
void F() throws FileNotFoundException{
    Scanner in = new Scanner(new FileReader("a.txt"));
    while(in.hasNextInt()){
        int n = in.nextInt();
        bitfield[n/radix] |= (1 << (n%radix));
    }

    for(int i = 0; i< bitfield.lenght; i++){
        for(int j =0; j<radix; j++){
            if( (bitfield[i] & (1<<j)) == 0) System.out.print(i*radix+j);
        }
    }
}

情形二:10mb内存= 10 * 106 * 8bits = 8000万bits

Solution: For all possible 16-bit prefixes, there are 216 number of integers = 65536, we need 216 * 4 * 8 = 2 million bits. We need build 65536 buckets. For each bucket, we need 4 bytes holding all possibilities because the worst case is all the 4 billion integers belong to the same bucket. Build the counter of each bucket through the first pass through the file. Scan the buckets, find the first one who has less than 65536 hit. Build new buckets whose high 16-bit prefixes are we found in step2 through second pass of the file Scan the buckets built in step3, find the first bucket which doesnt have a hit. The code is very similar to above one.

结论: 我们通过增加文件传递来减少内存。


为那些迟到的人澄清一下:这个问题,正如所问的,并不是说有一个整数没有包含在文件中——至少大多数人不是这么理解的。不过,评论线程中的许多评论都是关于任务的变化。不幸的是,把它引入评论线程的评论后来被它的作者删除了,所以现在看起来它的孤儿回复只是误解了一切。这很让人困惑,抱歉。


当前回答

通过在某种树结构中存储未访问的整数范围,可以在读取现有整数后加快查找丢失的整数的速度。

首先存储[0..]4294967295],每次读取一个整数,你拼接它所在的范围,当它变成空的时候删除一个范围。最后,你得到了在范围内缺少的精确的整数集。所以如果你把5作为第一个整数,你会得到[0..4]和[6..4294967295]。

这比标记位要慢得多,所以它只适用于10MB的情况,前提是你可以将树的较低级别存储在文件中。

存储这种树的一种方法是使用b -树,其范围的开始作为键,范围的结束作为值。最坏的情况是当你得到的都是奇数或偶数时,这意味着要为树存储2^31个值或几十GB……哎哟。最好的情况是一个排序文件,其中您只需要为整个树使用几个整数。

所以这并不是正确的答案,但我想我应该提到这种方法。我想我面试不及格;-)

其他回答

正如Ryan所说,基本上,对文件进行排序,然后遍历整数,当一个值被跳过时,你就有了:)

EDIT at downvotes: OP提到文件可以排序,所以这是一个有效的方法。

关于这个问题的详细讨论已经在Jon Bentley的“第一栏”中讨论过。“编程珍珠”Addison-Wesley第3-10页

Bentley讨论了几种方法,包括外部排序,使用几个外部文件的归并排序等,但Bentley建议的最佳方法是使用位字段的单次传递算法,他幽默地称之为“神奇排序”:) 来看看这个问题,40亿个数字可以表示为:

4 billion bits = (4000000000 / 8) bytes = about 0.466 GB

实现bitset的代码很简单:(取自解决方案页面)

#define BITSPERWORD 32
#define SHIFT 5
#define MASK 0x1F
#define N 10000000
int a[1 + N/BITSPERWORD];

void set(int i) {        a[i>>SHIFT] |=  (1<<(i & MASK)); }
void clr(int i) {        a[i>>SHIFT] &= ~(1<<(i & MASK)); }
int  test(int i){ return a[i>>SHIFT] &   (1<<(i & MASK)); }

Bentley的算法只对文件进行一次传递,在数组中设置适当的位,然后使用上面的测试宏检查这个数组以找到缺失的数字。

如果可用内存小于0.466 GB, Bentley建议使用k-pass算法,根据可用内存将输入划分为不同的范围。举一个非常简单的例子,如果只有1个字节(即处理8个数字的内存)可用,并且范围从0到31,我们将其分为0到7、8-15、16-22等范围,并在每次32/8 = 4次传递中处理这个范围。

HTH.

既然我们在做创造性的回答,下面是另一个问题。

使用外部排序程序对输入文件进行数字排序。这将适用于任何数量的内存(如果需要,它将使用文件存储)。 通读排序文件并输出缺少的第一个数字。

他们可能想知道你是否听说过概率布鲁姆过滤器,它可以非常有效地确定一个值是否不属于一个大集合,(但只能确定它是集合的一个高概率成员)。

您可以使用位标志来标记一个整数是否存在。

遍历整个文件后,扫描每个位以确定数字是否存在。

假设每个整数是32位,如果进行了位标记,它们将方便地放入1gb RAM中。