位向量

算法分析:使用布隆过滤器(Bloom Filter)进行大数据量排序

半世苍凉 提交于 2020-02-29 21:53:27
题目大意:移动公司需要对已经发放的所有139段的号码进行统计排序,已经发放的139号码段的文件都存放在一个文本文件中(原题是放在两个文件中),一个号码一行,现在需要将文件里的所有号码进行排序,并写入到一个新的文件中;号码可能会有很多,最多可能有一亿个不同的号码(所有的139段号码),存入文本文件中大概要占1.2G的空间;JVM最大的内存在300以内,程序要考虑程序的可执行性及效率;只能使用Java标准库,不得使用第三方工具。 这是个典型的大数据量的排序算法问题,首先要考虑空间问题,一下把.2G的数据读入内存是不太可能的,就算把壹亿条数据都转换成INT类型存储也要占接近400M的空间。当时做个题目我并没有想太多的执行效率问题,主要就考虑了空间,而且习惯性的想到合并排序,基本思想是原文件分割成若干个小文件并排序,再将排序好的小文件合并得到最后结果,算法大概如下: 1、顺序读取存放号码文件的中所有号码,并取139之后的八位转换为int类型;每读取号码数满一百万个(这个数据可配置)将已经读取的号码排序并存入新建的临时文件。 2、将所有生成的号码有序的临时文件合并存入结果文件。 这个算法虽然解决了空间问题,但是运行效率极低,由于IO读写操作太多,加上步骤1中的排序的算法(快速排序)本来效率就不高(对于电话排序这种特殊情况来说),导致1亿条数据排序运行3个小时才有结果。