十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解
大数据行业面试题目及答案
大数据行业面试题目及答案一、概述大数据行业在近年来迅速发展，对于求职者来说，面试是进入这个行业的重要一步。
本文将为大家介绍一些常见的大数据行业面试题目及其答案，希望能够帮助大家更好地准备与应对面试。
二、技术问题1. 什么是大数据？大数据的特点是什么？大数据是指规模庞大、复杂度高且难以通过传统方式进行处理的数据集合。
其特点包括数据量巨大、多样性、高速度和价值密度低。
2. 大数据处理的常用方法有哪些？常用的大数据处理方法包括分布式存储与计算、数据挖掘和机器学习、并行计算和分布式文件系统等。
3. 请介绍一下Hadoop生态系统。
Hadoop生态系统是由Apache基金会开发和维护的一套开源大数据处理平台。
它包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和YARN（资源管理器）等核心组件。
4. 什么是MapReduce？它的工作原理是什么？MapReduce是一种分布式计算模型，其工作原理基于分治法和函数式编程思想。
它将任务分解成多个子任务，并通过Map和Reduce两个阶段完成数据的处理和计算。
5. 数据清洗在大数据处理中的重要性是什么？数据清洗是指通过对数据集进行去噪、去重、填充缺失值等处理，使数据变得规整、干净、可用。
在大数据处理过程中，数据清洗是确保数据质量和结果准确性的重要步骤。
三、业务问题1. 你认为大数据对于企业有哪些价值？大数据可帮助企业进行市场分析、精准营销、客户关系管理、商业智能等方面的工作，提升企业的运营效率和决策能力，创造更大的商业价值。
2. 在大数据分析中，常用的数据挖掘技术有哪些？常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、预测和异常检测等。
3. 请介绍一下数据湖（Data Lake）的概念和作用。
数据湖是指以一种原始、未经加工和结构化的方式存储大量数据的存储库。
它可以集中存储各种类型和格式的数据，为数据科学家和分析师提供快速而灵活的查询和访问，以支持数据分析和决策。
Hadoop面试题目及答案
Hadoop面试题目及答案Hadoop面试45个题目及答案1.Hadoop集群可以运行的3个模式？单机（本地）模式伪分布式模式全分布式模式2. 单机（本地）模式中的注意点？在单机模式（standalone）中不会存在守护进程，所有东西都运行在一个JVM上。
这里同样没有DFS，使用的是本地文件系统。
单机模式适用于开发过程中运行MapReduce程序，这也是最少使用的一个模式。
3. 伪分布模式中的注意点？伪分布式（Pseudo）适用于开发和测试环境，在这个模式中，所有守护进程都在同一台机器上Hadoop被安装在cd/usr/lib/hadoop-0.20/。
8. Namenode、Job tracker和task tracker 的端口号是？Namenode，70；Job tracker，30；Task tracker，60。
9. Hadoop的核心配置是什么？Hadoop的核心配置通过两个xml文件来完成：1，hadoop-default.xml；2，hadoop-site.xml。
这些文件都使用xml格式，因此每个xml中都有一些属性，包括名称和值，但是当下这些文件都已不复存在。
10. 那当下又该如何配置？Hadoop现在拥有3个配置文件：1，core-site.xml；2，hdfs-site.xml；3，mapred-site.xml。
这些文件都保存在conf/子目录下。
11. RAM的溢出因子是？溢出因子（Spill factor）是临时文件中储存文件的大小，也就是Hadoop-temp目录。
12. fs.mapr.working.dir只是单一的目录？fs.mapr.working.dir只是一个目录。
13. hdfs-site.xml的3个主要属性？.dir决定的是元数据存储的路径以及DFS的存储方式（磁盘或是远端）dfs.data.dir决定的是数据存储的路径fs.checkpoint.dir用于第二Namenode 14. 如何退出输入模式？退出输入的方式有：1，按ESC；2，键入:q（如果你没有输入任何当下）或者键入:wq（如果你已经输入当下），并且按下Enter。
数据处理 面试题目及答案
数据处理面试题目及答案一、问题：请简单介绍一下数据处理的概念。
答案：数据处理是指将原始数据进行整理、清洗、加工和分析，以获得有意义和有用的信息。
数据处理能够帮助我们从大量的数据中提取特定的信息，发现规律和趋势，为决策提供支持。
二、问题：请列举一些常用的数据处理技术。
答案：常用的数据处理技术包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据挖掘、数据可视化等。
数据清洗指的是处理原始数据中存在的错误、缺失或者冗余数据；数据转换是将数据从一种格式或结构转换为另一种格式或结构；数据聚合是将多个数据集合并为一个整体进行分析；数据挖掘是通过使用机器学习和统计分析方法，从大量的数据中发现隐藏的模式和关联规则；数据可视化将数据以图表、图形等形式呈现出来，使得数据更易于理解和分析。
三、问题：请解释一下数据清洗的步骤。
答案：数据清洗的步骤包括数据收集、数据评估、数据处理和数据验证。
首先，我们需要收集原始数据，可以来自不同的渠道，如数据库、文本文件、传感器等。
然后，对收集到的数据进行评估，观察数据是否存在错误、缺失或冗余。
接下来，进行数据处理，即去除错误、补充缺失、去除冗余等。
最后，对处理后的数据进行验证，确保数据的准确性和完整性。
四、问题：请描述一下数据挖掘的过程。
答案：数据挖掘的过程包括问题定义、数据收集、数据清洗、特征选择、模型构建、模型评估和模型应用。
首先，我们需要明确挖掘的问题是什么，比如预测用户购买行为、分类客户群体等。
然后，收集相关的数据，可以通过调查问卷、日志文件等方式获取。
接下来，对收集到的数据进行清洗，去除错误和缺失的数据。
在特征选择阶段，我们选择最具代表性和相关性的特征用于模型构建。
然后，构建模型，可以使用机器学习算法进行训练和预测。
在模型评估过程中，评估模型的性能和准确度。
最后，将训练好的模型应用到实际问题中，得出有意义的结论和预测结果。
五、问题：请提及一些常用的数据可视化工具。
答案：常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、D3.js、matplotlib、ggplot等。
大数据方案面试题目及答案
大数据方案面试题目及答案一、题目：请根据以下情景描述，设计一个大数据方案，提供可行的解决方案，并解释其实施步骤和相关技术工具。
情景描述：某互联网公司拥有海量用户，每天生成的数据量庞大，包括用户行为数据、服务器日志、社交网络数据等。
该公司希望通过对这些大数据进行挖掘，为产品改进、用户画像、市场营销等方面提供支持。
要求：1. 分析并说明如何收集、存储和处理这些大数据。
2. 提出针对以上数据的应用场景，并描述需要采用的技术工具。
3. 阐述如何保证数据安全和隐私保护。
二、解决方案：1. 数据收集、存储和处理针对大数据的收集，可以使用流式处理技术，如Apache Kafka，用于高吞吐量的实时数据流处理。
通过构建数据管道，将各种数据源的数据实时导入到数据湖中，例如Hadoop分布式文件系统(HDFS)。
对于大数据的存储，可以采用分布式存储系统，如Hadoop的HBase，用于高可靠性的海量数据存储和快速检索。
数据可以按照数据类型和业务需求进行合理划分和存储，提高查询效率。
大数据的处理可以采用Apache Spark进行分布式计算和数据处理。
Spark提供了强大的数据分析和机器学习库，可用于处理海量数据，实现复杂的数据挖掘任务。
2. 应用场景和技术工具场景一：用户行为数据分析通过收集用户行为数据，使用Spark的机器学习库进行用户画像分析。
可以运用聚类算法、关联规则挖掘等技术，发现用户的兴趣偏好和行为习惯，为产品改进和个性化推荐提供支持。
场景二：服务器日志监控使用Kafka实时收集服务器日志，并将数据导入HBase进行存储。
通过Spark Streaming技术对日志数据进行实时监控和异常检测，及时发现并解决服务器故障。
场景三：社交网络数据分析收集社交网络平台上的用户数据，使用GraphX图计算引擎进行社交网络分析。
通过建立用户关系图，分析用户社交圈子、影响力等，为精准的社交推荐和营销提供依据。
3. 数据安全和隐私保护为了保证数据的安全性和隐私保护，可以采取以下措施：- 数据加密：对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被窃取。
大数据人才面试题目及答案
大数据人才面试题目及答案随着大数据技术的迅猛发展，对于大数据人才的需求也越来越高。
而在求职过程中，面试是一个非常重要的环节，通过面试不仅可以了解候选人的专业知识和能力，还能对其适应能力和解决问题的能力进行评估。
以下是一些常见的大数据人才面试题目及其答案，希望能为您准备面试提供帮助。
1. 介绍一下大数据的概念和特点。
大数据是指规模庞大、结构复杂、难以通过传统的数据处理方法获取、存储、管理和分析的数据集合。
其特点包括以下几个方面：- 体量大：大数据的数据量很大，以TB、PB、EB为单位。
- 多样性：大数据来源多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
- 时效性：大数据的生成速度快，需要及时处理和分析。
- 价值密度低：大数据中包含了很多无效信息，需要通过技术手段进行提取和筛选。
2. 请介绍一下Hadoop和Spark，它们在大数据处理中的作用是什么？Hadoop是一个分布式的计算框架，主要用于存储和处理大规模数据集。
它的核心组件包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算）。
Hadoop借助分布式存储和计算的特点，可以快速处理大规模的数据，适用于批处理场景。
Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了内存计算的能力，能够加速数据处理的速度。
相比于Hadoop的MapReduce模型，Spark使用了更高效的计算模型，可以在内存中进行数据操作，大大提高了处理效率。
Spark还提供了丰富的API，支持多种编程语言，并且支持实时流式数据处理。
3. 请说明大数据处理中的数据清洗和数据融合的过程。
数据清洗是指对原始数据进行筛选、去噪、去重、填充缺失值等预处理操作，以确保数据的准确性和完整性。
数据清洗的过程包括以下几个步骤：- 数据筛选：根据需求选择需要处理的数据。
- 数据去噪：删除异常、错误的数据，保留有效数据。
- 数据去重：去除重复的数据记录。
- 缺失值填充：对存在缺失值的数据进行填充，以保证数据的完整性。
经典数据结构面试题(含答案)
经典数据结构面试题(含答案)1. 什么是数据结构？数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它能够更有效地存储数据，以便于进行数据检索和修改。
2. 什么是线性表？线性表是一种基本的数据结构，由一组数据元素组成，其中每个元素都有一个前驱和一个后继，除了第一个元素没有前驱，一个元素没有后继。
3. 什么是栈？栈是一种后进先出（LIFO）的数据结构，它允许在一端进行插入和删除操作，通常称为栈顶。
4. 什么是队列？队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，它允许在一端进行插入操作，在另一端进行删除操作，通常称为队头和队尾。
5. 什么是链表？链表是一种由节点组成的数据结构，每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。
链表可以分为单向链表、双向链表和循环链表。
6. 什么是树？树是一种非线性数据结构，由节点组成，每个节点有零个或多个子节点。
树可以分为二叉树、平衡树、B树等。
7. 什么是图？图是一种由节点和边组成的数据结构，节点称为顶点，边表示顶点之间的关系。
图可以分为有向图和无向图。
8. 什么是排序算法？排序算法是一种对数据进行排序的方法，常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
9. 什么是哈希表？哈希表是一种基于哈希函数的数据结构，它通过哈希函数将键值映射到表中一个位置来快速检索数据。
10. 什么是动态规划？动态规划是一种在数学、管理科学、计算机科学、经济学和生物信息学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。
经典数据结构面试题(含答案)11. 什么是二叉搜索树？二叉搜索树是一种特殊的二叉树，其中每个节点的左子树只包含小于该节点的值，右子树只包含大于该节点的值。
12. 什么是平衡二叉树？平衡二叉树是一种自平衡的二叉搜索树，它通过旋转操作来保持树的平衡，使得树的高度保持在对数级别。
13. 什么是B树？B树是一种自平衡的树数据结构，它保持数据的有序性，并允许搜索、顺序访问、插入和删除的操作都在对数时间内完成。
大数据工程师面试题及答案
大数据工程师面试题及答案在大数据领域，对工程师的要求越来越高。
以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案，希望能为您的面试准备提供一些帮助。
一、基础知识1、请简要介绍一下 Hadoop 生态系统中的主要组件。
答案：Hadoop 生态系统主要包括 HDFS（分布式文件系统）用于存储大规模数据；YARN（资源管理框架）负责资源的分配和调度；MapReduce（分布式计算框架）用于处理大规模数据的计算任务。
此外，还有 Hive（数据仓库工具）、HBase（分布式数据库）、Sqoop（数据导入导出工具）等组件。
2、什么是数据仓库？与数据库有什么区别？答案：数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。
数据库主要用于事务处理，强调实时性和一致性；而数据仓库侧重于数据分析和决策支持，数据量大、结构复杂，存储历史数据。
二、数据处理和分析1、如何处理数据倾斜问题？答案：数据倾斜通常是指某些键值的分布不均匀，导致某些任务处理的数据量远大于其他任务。
可以通过对倾斜的键进行加盐处理，或者使用 Combiner 函数在 Map 端进行局部聚合来缓解。
还可以对数据进行重新分区，或者调整并行度等方式来解决。
2、请介绍一下 Spark 的核心概念，如 RDD、DataFrame 和 Dataset。
答案：RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的基础数据结构，具有不可变、可分区、可并行操作等特点。
DataFrame 类似于关系型数据库中的表，具有列名和数据类型。
Dataset 是 DataFrame 的扩展，提供了类型安全和面向对象的编程接口。
三、数据存储1、介绍一下 HBase 的架构和工作原理。
答案：HBase 基于 Hadoop 的 HDFS 存储数据，采用主从架构。
HMaster 负责管理表的元数据，HRegionServer 负责存储和管理实际的数据。
数据按照行键进行排序和存储，通过 Region 进行划分和管理。
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看
史上最全的大数据面试题,大数据开发者必看在大数据领域，面试常常是求职者获取工作机会的重要环节。
面试官会针对各个方面提问，从技术知识到项目经验，从算法能力到数据处理能力，全方位考察候选人的综合素质。
为了帮助大数据开发者准备面试，本文整理了一份史上最全的大数据面试题，供参考使用。
一、Hadoop基础知识1·Hadoop的核心组件有哪些？分别简要介绍。
2·HDFS的特点和工作原理是什么？3·MapReduce的工作原理是什么？举例说明MapReduce的运行流程。
4·Hadoop集群的搭建步骤和注意事项是什么？5·Hadoop环境中如何进行数据备份和恢复操作？二、Hadoop生态系统1·Hive和HBase有什么区别？适用场景分别是什么？2·Pig和Hive的功能和使用场景有何异同？3·Sqoop和Flume的作用及使用场景有哪些？4·ZooKeeper的作用是什么？简要介绍其应用场景。
5·Spark和Hadoop的区别是什么？它们之间如何共同工作？三、大数据处理技术1·数据采集的方法有哪些？请简要说明每种方法的原理和适用场景。
2·数据清洗的过程和步骤有哪些？如何处理用户输入的脏数据？3·数据存储有哪些方式？请简要介绍每种方式的特点和适用场景。
4·数据挖掘常用的算法有哪些？请简要说明每种算法的原理和适用场景。
5·数据可视化的方法和工具都有哪些？请简要介绍每种方法和工具的特点和适用场景。
四、大数据实战项目1·请简要介绍你参与过的大数据项目，包括项目背景、使用的技术和取得的成果。
2·在项目中如何解决数据倾斜的问题？请具体描述解决方案。
3·在项目中如何保证数据的安全性和隐私性？4·在处理大规模数据时，如何优化性能和提高效率？5·请描述一个你在项目中遇到的难题，并介绍你是如何解决的。
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十七道海量数据处理面试题与Bit-map详解第一部分、十七道海量数据处理面试题1. 给定a、b两个文件，各存放50亿个url，每个url各占64字节，内存限制是4G，让你找出a、b文件共同的url？方案1：可以估计每个文件安的大小为50G×64=320G，远远大于内存限制的4G。
所以不可能将其完全加载到内存中处理。
考虑采取分而治之的方法。
1. 遍历文件a，对每个url求取，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为,这里漏写个了a1）中。
这样每个小文件的大约为300M。
2. 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件中（记为）。
这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（）中，不对应的小文件不可能有相同的url。
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
3. 求每对小文件中相同的url时，可以把其中一个小文件的url存储到hash_set中。
然后遍历另一个小文件的每个url，看其是否在刚才构建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。
将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。
读者反馈@crowgns：1. hash后要判断每个文件大小，如果hash分的不均衡有文件较大，还应继续hash分文件，换个hash 算法第二次再分较大的文件，一直分到没有较大的文件为止。
这样文件标号可以用A1-2表示（第一次hash 编号为1，文件较大所以参加第二次hash，编号为2）2. 由于1存在，第一次hash如果有大文件，不能用直接set的方法。
建议对每个文件都先用字符串自然顺序排序，然后具有相同hash编号的（如都是1-3，而不能a编号是1，b编号是1-1和1-2），可以直接从头到尾比较一遍。
对于层级不一致的，如a1，b有1-1，1-2-1，1-2-2，层级浅的要和层级深的每个文件都比较一次，才能确认每个相同的uri。
2. 有10个文件，每个文件1G，每个文件的每一行存放的都是用户的query，每个文件的query都可能重复。
要求你按照query的频度排序。
方案1：1.顺序读取10个文件，按照hash(query)%10的结果将query写入到另外10个文件（记为）中。
这样新生成的文件每个的大小大约也1G（假设hash函数是随机的）。
2.找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。
利用快速/堆/归并排序按照出现次数进行排序。
将排序好的query和对应的query_cout 输出到文件中。
这样得到了10个排好序的文件（,此处有误，更正为b0,b1,b2,b9）。
3.对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。
方案2：一般query的总量是有限的，只是重复的次数比较多而已，可能对于所有的query，一次性就可以加入到内存了。
这样，我们就可以采用trie树/hash_map等直接来统计每个query出现的次数，然后按出现次数做快速/堆/归并排序就可以了。
（读者反馈@店小二：原文第二个例子中：“找一台内存在2G左右的机器，依次对用hash_map(query, query_count)来统计每个query出现的次数。
”由于query会重复，作为key的话，应该使用hash_multimap 。
hash_map 不允许key重复。
@hywangw:店小二所述的肯定是错的，hash_map(query,query_count)是用来统计每个query的出现次数又不是存储他们的值出现一次把count+1 就行了用multimap干什么？多谢hywangw）。
方案3：与方案1类似，但在做完hash，分成多个文件后，可以交给多个文件来处理，采用分布式的架构来处理（比如MapReduce），最后再进行合并。
3. 有一个1G大小的一个文件，里面每一行是一个词，词的大小不超过16字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
方案1：顺序读文件中，对于每个词x，取，然后按照该值存到5000个小文件（记为）中。
这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。
下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
4. 海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
方案1：首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP 是32位的，最多有2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
5. 在2.5亿个整数中找出不重复的整数，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^32*2bit=1GB内存，还可以接受。
然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。
所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
方案2：也可采用上题类似的方法，进行划分小文件的方法。
然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。
然后再进行归并，注意去除重复的元素。
6. 海量数据分布在100台电脑中，想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
方案1：1.在每台电脑上求出TOP10，可以采用包含10个元素的堆完成（TOP10小，用最大堆，TOP10大，用最小堆）。
比如求TOP10大，我们首先取前10个元素调整成最小堆，如果发现，然后扫描后面的数据，并与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，那么用该元素替换堆顶，然后再调整为最小堆。
最后堆中的元素就是TOP10大。
2.求出每台电脑上的TOP10后，然后把这100台电脑上的TOP10组合起来，共1000个数据，再利用上面类似的方法求出TOP10就可以了。
（更多可以参考：第三章、寻找最小的k个数，以及第三章续、Top K算法问题的实现）读者反馈@QinLeopard：第6题的方法中，是不是不能保证每个电脑上的前十条，肯定包含最后频率最高的前十条呢？比如说第一个文件中：A(4), B(5), C(6), D(3)第二个文件中：A(4),B(5),C(3),D(6)第三个文件中: A(6), B(5), C(4), D(3)如果要选Top(1), 选出来的结果是A，但结果应该是B。
@July：我想，这位读者可能没有明确提议。
本题目中的TOP10是指最大的10个数，而不是指出现频率最多的10个数。
但如果说，现在有另外一提，要你求频率最多的10个，相当于求访问次数最多的10个IP地址那道题，即是本文中上面的第4题。
特此说明。
7. 怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？方案1：先做hash，然后求模映射为小文件，求出每个小文件中重复次数最多的一个，并记录重复次数。
然后找出上一步求出的数据中重复次数最多的一个就是所求（具体参考前面的题）。
8. 上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1：上千万或上亿的数据，现在的机器的内存应该能存下。
所以考虑采用hash_map/搜索二叉树/红黑树等来进行统计次数。
然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第6题提到的堆机制完成。
9. 1000万字符串，其中有些是重复的，需要把重复的全部去掉，保留没有重复的字符串。
请怎么设计和实现？方案1：这题用trie树比较合适，hash_map也应该能行。
10. 一个文本文件，大约有一万行，每行一个词，要求统计出其中最频繁出现的前10个词，请给出思想，给出时间复杂度分析。
方案1：这题是考虑时间效率。
用trie树统计每个词出现的次数，时间复杂度是O(n*le)（le表示单词的平准长度）。
然后是找出出现最频繁的前10个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(n*lg10)。
所以总的时间复杂度，是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
11. 一个文本文件，找出前10个经常出现的词，但这次文件比较长，说是上亿行或十亿行，总之无法一次读入内存，问最优解。
方案1：首先根据用hash并求模，将文件分解为多个小文件，对于单个文件利用上题的方法求出每个文件件中10个最常出现的词。
然后再进行归并处理，找出最终的10个最常出现的词。
12. 100w个数中找出最大的100个数。
∙方案1：采用局部淘汰法。
选取前100个元素，并排序，记为序列L。
然后一次扫描剩余的元素x，与排好序的100个元素中最小的元素比，如果比这个最小的要大，那么把这个最小的元素删除，并把x利用插入排序的思想，插入到序列L中。
依次循环，知道扫描了所有的元素。
复杂度为O(100w*100)。
∙方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，采用传统排序算法排序，取前100个。
复杂度为O(100w*100)。
∙方案3：在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100个元素的最小堆完成。
复杂度为O(100w*lg100)。
13. 寻找热门查询：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复读比较高，虽然总数是1千万，但是如果去除重复和，不超过3百万个。
一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就越热门。
请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
(1) 请描述你解决这个问题的思路；(2) 请给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度。
方案1：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。
最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
关于此问题的详细解答，请参考此文的第3.1节：第三章续、Top K算法问题的实现。