海量数据笔试题--Top K 高频词汇统计

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：

1. 内存限制： 核心挑战在于内存远小于数据总量。
2. 效率： 算法需要尽可能高效，减少磁盘 I/O 次数。
3. 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？

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提示和思考方向：

这道题通常考察以下几个方面的知识：

1. 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？

2. 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？

3. 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。

4. 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

思考题：

• M 的值如何选择比较合适？
• 如果某些单词极其高频，导致某个小文件仍然过大怎么办？
• 这个方案的磁盘 I/O 大概是几次文件读写？

这道题可以有很多变种和深入讨论的地方，是考察海量数据处理能力的好题目。祝你思考愉快！