数据挖掘面试题总结
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。
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。
面试数据营运岗面试题目(3篇)
第1篇一、自我介绍及职业规划1. 请简单介绍一下自己，包括教育背景、工作经历等。
解析：通过这个问题，面试官想了解你的基本情况，考察你的表达能力。
在回答时，要突出自己的优势和特长，与数据运营岗位的相关性。
2. 你为什么选择数据运营岗位？解析：这个问题考察你对数据运营岗位的理解和兴趣。
你可以从个人兴趣、职业发展、行业前景等方面进行回答。
3. 你对自己的职业规划是什么？解析：这个问题考察你的职业目标和规划能力。
在回答时，要展示出你对未来职业发展的明确规划和目标。
二、数据基础知识4. 请简述数据分析的基本步骤。
解析：这个问题考察你对数据分析流程的了解。
在回答时，要涵盖数据收集、数据预处理、数据分析、数据可视化和报告撰写等步骤。
5. 请列举几种常用的数据分析方法。
解析：这个问题考察你对数据分析方法的掌握程度。
在回答时，可以列举描述性统计分析、回归分析、聚类分析等常用方法。
6. 什么是数据挖掘？请简述数据挖掘的基本流程。
解析：这个问题考察你对数据挖掘的理解。
在回答时，要解释数据挖掘的概念，并阐述其基本流程，如数据预处理、特征选择、模型训练、模型评估等。
三、数据运营技能7. 请简述数据运营的工作内容。
解析：这个问题考察你对数据运营岗位的理解。
在回答时，要涵盖数据收集、数据分析、数据产品化、数据优化等环节。
8. 请举例说明你如何利用数据分析来优化产品。
解析：这个问题考察你的实际操作能力。
在回答时，可以结合具体案例，说明你如何通过数据分析发现问题、提出解决方案并优化产品。
9. 请简述数据可视化的重要性，并列举几种常用的数据可视化工具。
解析：这个问题考察你对数据可视化的认识。
在回答时，要阐述数据可视化在数据运营中的重要性，并列举常用的工具，如Tableau、Power BI、Excel等。
10. 请简述如何进行用户画像分析。
解析：这个问题考察你对用户画像的理解。
在回答时，要解释用户画像的概念，并阐述如何通过数据分析构建用户画像。
大数据专员面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与概念理解1. 题目：请简述大数据的基本概念及其与普通数据的主要区别。
解析：考察应聘者对大数据基本概念的理解。
应聘者应能够解释大数据的规模（大量、多样、快速）、价值密度低、处理和分析的技术和方法等特点，并说明大数据与普通数据在数据量、处理方式、分析目标等方面的区别。
2. 题目：大数据的五个V指的是什么？解析：考察应聘者对大数据特征的理解。
大数据的五个V分别是Volume（数据量）、Velocity（数据速度）、Variety（数据多样性）、Veracity（数据真实性）和Value（数据价值）。
应聘者应能够解释每个V的具体含义。
3. 题目：请简述Hadoop生态系统中的主要组件及其功能。
解析：考察应聘者对Hadoop生态系统的了解。
应聘者应能够列举Hadoop生态系统中的主要组件，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）、Hadoop YARN、Hadoop MapReduce、Hive、Pig、HBase等，并解释每个组件的基本功能和作用。
4. 题目：请简述数据仓库和数据湖的区别。
解析：考察应聘者对数据仓库和数据湖的理解。
应聘者应能够解释数据仓库和数据湖在数据存储、处理、查询等方面的差异，以及它们在数据分析中的应用场景。
二、数据处理与分析5. 题目：请简述ETL（提取、转换、加载）过程在数据处理中的作用。
解析：考察应聘者对ETL过程的了解。
应聘者应能够解释ETL在数据预处理、数据清洗、数据转换等方面的作用，以及ETL工具在数据处理中的应用。
6. 题目：请描述数据切分、增量同步和全量同步的方法。
解析：考察应聘者对数据同步的理解。
应聘者应能够解释数据切分、增量同步和全量同步的概念，并举例说明在实际应用中的具体操作方法。
7. 题目：请简述数据挖掘中的分类、聚类和预测方法。
解析：考察应聘者对数据挖掘方法的了解。
应聘者应能够列举数据挖掘中的分类、聚类和预测方法，如决策树、K-means、支持向量机、神经网络等，并解释每种方法的基本原理和应用场景。
大数据高级面试题大全
大数据高级面试题大全一、介绍大数据领域呈现爆发式增长，对于大数据专业人才的需求日益增加。
针对该领域的高级面试，本文整理了一些常见的大数据高级面试题，以帮助求职者更好地准备面试。
二、数据处理与存储1. 请简要介绍大数据的特点以及大数据处理的挑战。
大数据的特点包括数据量大、速度快、种类多、价值密度低。
大数据处理的挑战主要体现在数据采集、存储、处理和分析等方面，如数据清洗、分布式存储、并行计算等问题。
2. 请说明分布式文件系统的特点及应用场景。
分布式文件系统具有高可靠性、高容错性、高扩展性等特点。
它可以在多个节点上存储数据，适用于大规模数据存储和访问的场景，如云计算、大规模数据存储和分析等。
3. 请介绍Hadoop和Spark的区别。
Hadoop是一个基于MapReduce的分布式计算框架，适用于批处理任务，它通过将数据分成小块进行并行处理。
而Spark是一个内存计算框架，适用于迭代计算和实时数据处理任务，它将数据存储在内存中进行快速计算。
4. 请简要介绍NoSQL数据库及其特点。
NoSQL数据库是指非关系型数据库，相比于传统关系型数据库，它具有高可扩展性、高性能、灵活的数据模型等特点。
NoSQL数据库适用于大规模数据存储和访问的场景，如社交网络、日志分析等。
三、大数据处理与分析1. 请介绍常用的数据处理工具和技术。
常用的数据处理工具和技术包括Hadoop、Spark、Hive、Pig、Kafka等。
它们可以用于大规模数据的处理、分析和挖掘。
2. 请简要介绍Hive和Pig的区别。
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了类SQL查询和数据分析的功能。
Pig是一个用于大规模数据分析的平台，它提供了一种类似于脚本语言的数据流语言。
3. 请说明数据挖掘的基本流程及常用算法。
数据挖掘的基本流程包括数据清洗、数据集成、数据选择、数据变换、数据挖掘、模型评价等步骤。
常用的数据挖掘算法包括分类算法、聚类算法、关联规则算法等。
大数据方向_面试题目(3篇)
第1篇一、基础知识与理论1. 请简述大数据的概念及其与传统数据处理的区别。
2. 请解释什么是Hadoop，并简要说明其组成部分。
3. 请简述MapReduce的核心思想及其在Hadoop中的应用。
4. 请描述HDFS（Hadoop分布式文件系统）的工作原理及其优势。
5. 请说明YARN（Yet Another Resource Negotiator）的作用及其在Hadoop中的地位。
6. 请解释什么是Spark，以及它与传统的大数据处理技术相比有哪些优势。
7. 请描述Spark的架构及其核心组件。
8. 请说明什么是Hive，并简要介绍其作用。
9. 请解释什么是HBase，以及它在大数据中的应用场景。
10. 请说明什么是NoSQL，并列举几种常见的NoSQL数据库及其特点。
二、Hadoop生态系统1. 请介绍Hadoop生态系统中常用的数据处理工具，如Hive、Pig、Spark等。
2. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据分析工具，如Elasticsearch、Kafka、Flume等。
3. 请解释Hadoop生态系统中数据存储解决方案，如HDFS、HBase、Cassandra等。
4. 请描述Hadoop生态系统中常用的数据仓库解决方案，如Apache Hudi、Delta Lake等。
5. 请说明Hadoop生态系统中常用的数据可视化工具，如Tableau、Power BI、D3.js等。
三、大数据技术1. 请简述大数据技术中的数据清洗、数据集成、数据存储、数据挖掘等基本概念。
2. 请介绍大数据技术中的数据挖掘算法，如聚类、分类、关联规则等。
3. 请说明大数据技术中的数据可视化方法及其在数据分析中的应用。
4. 请描述大数据技术中的实时数据处理技术，如流处理、事件驱动等。
5. 请介绍大数据技术中的机器学习算法及其在数据分析中的应用。
四、大数据应用案例1. 请列举大数据技术在金融、医疗、电商、物联网等领域的应用案例。
大数据面试题及答案
大数据面试题及答案在大数据领域求职面试中，面试官通常会提问一系列与大数据相关的问题，以了解应聘者对于大数据概念、技术和应用的理解。
本文将列举一些常见的大数据面试题，并提供相应的答案，帮助读者更好地准备和应对大数据面试。
一、大数据的定义及特征1. 请简要解释什么是大数据？大数据指的是规模庞大、结构复杂、速度快速增长的数据集合。
这些数据量大到无法使用传统的数据处理工具进行存储、管理和分析。
2. 大数据有哪些特征？大数据的特征主要包括4个方面：数据量大、数据来源多样、数据处理速度快、数据结构复杂。
3. 大数据的应用领域有哪些？大数据在多个领域都有应用，包括但不限于金融、电子商务、物流、医疗、社交媒体、智能交通、城市管理等。
二、大数据处理及存储技术4. 大数据的处理流程是怎样的？大数据的处理流程通常包括数据获取、数据存储、数据清洗、数据分析和数据可视化等环节。
5. 大数据存储有哪些技术？常见的大数据存储技术包括关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统如Hadoop HDFS等。
6. 请简要介绍Hadoop框架。
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，它包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。
HDFS用于大规模数据的存储，而MapReduce用于数据的处理和计算。
三、大数据分析与挖掘7. 大数据分析的流程是怎样的？大数据分析的流程通常包括数据预处理、数据挖掘、模型建立、模型评估和结果应用等环节。
8. 大数据分析常用的算法有哪些？大数据分析常用的算法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法、回归算法、时序分析等。
9. 请简要介绍机器学习和深度学习在大数据分析中的应用。
机器学习和深度学习是大数据分析中常用的技术手段，它们可以通过训练模型从大数据中学习，并根据学习结果进行预测、分类和优化等任务。
四、大数据安全与隐私10. 大数据安全存在哪些风险？大数据安全面临的风险包括数据泄露、数据篡改、数据丢失、隐私保护等问题。
应用大数据面试题目(3篇)
第1篇随着大数据技术的飞速发展，越来越多的企业开始重视大数据的应用，并将其作为提升企业竞争力的重要手段。
为了帮助求职者更好地准备应用大数据的面试，以下将提供一系列面试题目，涵盖大数据的核心概念、技术架构、数据处理、分析应用等多个方面。
一、大数据核心概念1. 请简要介绍大数据的五个V（Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value）及其对大数据处理的影响。
2. 什么是Hadoop？请列举Hadoop的主要组件及其功能。
3. 解释MapReduce编程模型的工作原理，并说明其在处理大数据时的优势。
4. 什么是数据仓库？请描述数据仓库的基本架构和功能。
5. 什么是数据湖？它与数据仓库有什么区别？二、大数据技术架构1. 请列举大数据技术栈中常用的开源框架，并简要介绍它们的作用。
2. 什么是Spark？请说明Spark的架构和主要特性。
3. 什么是Flink？请描述Flink与Spark的主要区别。
4. 什么是Hive？请介绍Hive的架构和功能。
5. 什么是Kafka？请说明Kafka在数据处理中的作用。
三、数据处理与分析1. 请描述数据清洗的步骤和常见方法。
2. 什么是数据脱敏？请列举几种数据脱敏技术。
3. 什么是数据压缩？请介绍几种常用的数据压缩算法。
4. 什么是数据挖掘？请列举几种常见的数据挖掘算法。
5. 什么是机器学习？请介绍几种常见的机器学习算法。
四、大数据应用场景1. 请举例说明大数据在金融行业的应用场景。
2. 请举例说明大数据在医疗行业的应用场景。
3. 请举例说明大数据在零售行业的应用场景。
4. 请举例说明大数据在交通行业的应用场景。
5. 请举例说明大数据在政府领域的应用场景。
五、大数据项目经验1. 请描述你参与过的最大规模的大数据项目，包括项目背景、目标、技术选型、实施过程和成果。
2. 请描述你在项目中遇到的技术难题及其解决方案。
3. 请描述你在项目中如何进行数据治理和质量管理。
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当今数字化时代，大数据工程师成为了热门职业之一。
为了帮助求职者更好地准备面试，以下是一些常见的大数据工程师面试题及答案。
一、基础知识1、什么是大数据？答：大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
2、列举一些常见的大数据处理框架。
答：常见的大数据处理框架包括Hadoop、Spark、Flink、Kafka 等。
Hadoop 是一个分布式系统基础架构，用于大规模数据存储和处理；Spark 是一个快速通用的大数据计算引擎；Flink 是一个分布式流处理框架；Kafka 是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。
3、解释 Hadoop 的核心组件。
答：Hadoop 的核心组件包括 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）和 YARN（资源管理框架）。
HDFS 用于存储大规模数据，具有高容错性和可扩展性；MapReduce 用于大规模数据的并行处理；YARN 负责管理集群资源的分配和调度。
二、数据存储1、介绍一下 HBase 的特点和适用场景。
答：HBase 是一个基于 Hadoop 的分布式列式数据库，具有高可靠性、高性能、可扩展性强等特点。
适用于需要随机读写、海量数据存储和实时查询的场景，比如物联网数据、用户行为数据等。
2、对比 Hive 和 MySQL 的区别。
答：Hive 是基于 Hadoop 的数据仓库工具，适合处理大规模数据的批处理操作，查询延迟较高；MySQL 是传统的关系型数据库，适用于事务处理和对实时性要求较高的查询操作。
Hive 数据存储在HDFS 上，而 MySQL 数据通常存储在本地磁盘。
3、什么是数据分区？为什么要进行数据分区？答：数据分区是将数据按照一定的规则划分成多个区域存储的技术。
这样做可以提高数据查询和处理的效率，减少数据扫描的范围，便于数据管理和维护。
数据分析师面试题
数据分析师面试题数据分析师是近年来兴起的热门职位之一，随着大数据时代的到来，越来越多的企业需要专业的数据分析师来解读和挖掘数据中的信息。
那么，如果你想成为一名出色的数据分析师，不仅需要具备扎实的数据分析技能，还需要在面试中展现出自己的实力和潜力。
本文将为你提供一些常见的数据分析师面试题，并给出详细的解答，希望对你的面试备考有所帮助。
1. 请简要介绍一下你的数据分析经验和技能。
回答：作为一名数据分析师，我拥有X年的数据分析经验。
我熟练掌握数据清洗、数据可视化、统计分析等数据分析技能。
在过去的职业生涯中，我曾与跨部门团队合作，帮助企业进行市场调研和消费者行为分析。
同时，我也熟练使用数据分析工具，如Python、R和SQL等，能够利用这些工具进行数据挖掘和预测分析。
2. 你如何处理缺失数据和异常值？回答：处理缺失数据和异常值是数据分析师必备的技能之一。
对于缺失数据，我通常采用以下几种方法来处理：一是删除含有缺失数据的观测值；二是使用均值、中位数或众数等填充缺失值；三是利用机器学习算法进行缺失值的预测填补。
而对于异常值的处理，我会先进行异常检测，可以通过箱线图、散点图等方法找出异常值，然后根据业务需求决定是否删除异常值。
3. 你认为数据分析师的最大挑战是什么？回答：我认为数据分析师最大的挑战是将复杂的数据转化为易懂的信息，并为业务决策提供有力的支持。
数据分析师需要具备较强的业务理解能力，能够将数据分析结果与实际业务情况相结合，为企业提供有针对性的建议。
此外，数据分析师还需要具备沟通和表达能力，能够将专业的数据分析结果以简明易懂的方式向非技术人员传递，为他们做出决策提供参考依据。
4. 请描述一次你成功解决数据分析问题的经历。
回答：在上一家公司工作期间，我们遇到了一个产品销售额下降的问题。
我首先收集了各种与销售额相关的数据，包括产品价格、广告投放、竞争对手等方面的数据。
然后，我对数据进行了清洗和处理，并进行了统计分析和可视化展示。
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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。
s 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）中。这样每个小文件的大约为300M。 s 遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000各小文件（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。 s 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）。
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：
s 顺序读取10个文件，按照hash(query)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）。
s 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（记为）。
s 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。 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，知道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，想个办法高校统计出这批数据的TOP10。 方案1：
s 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。
s 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。
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：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)。
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：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)。
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。 14. 一共有N个机器，每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到个数中的中数？ 方案1：先大体估计一下这些数的范围，比如这里假设这些数都是32位无符号整数
（共有个）。我们把0到的整数划分为N个范围段，每个段包含个整数。比如，第一个段位0到，第二段为到，…，第N个段为到。然后，扫描每个机器上的N个数，把属于第一个区段的数放到第一个机器上，属于第二个区段的数放到第二个机器上，…，属于第N个区段的数放到第N个机器上。注意这个过程每个机器上存储的数应该是O(N)的。下面我们依次统计每个机器上数的个数，一次累加，直
到找到第k个机器，在该机器上累加的数大于或等于，而在第k-1个机器上的累加数小于，并把这个数记为x。那么我们要找的中位数在第k个机器中，排在第位。然后我们对第k个机器的数排序，并找出第个数，即为所求的中位数。复杂度是的。 方案2：先对每台机器上的数进行排序。排好序后，我们采用归并排序的思想，将这
N个机器上的数归并起来得到最终的排序。找到第个便是所求。复杂度是的。 15. 最大间隙问题 给定n个实数，求着n个实数在实轴上向量2个数之间的最大差值，要求线性的时间算法。 方案1：最先想到的方法就是先对这n个数据进行排序，然后一遍扫描即可确定相
邻的最大间隙。但该方法不能满足线性时间的要求。故采取如下方法：
s 找到n个数据中最大和最小数据max和min。 s 用n-2个点等分区间[min, max]，即将[min, max]等分为n-1个区间（前闭后开区间），将这些区间看作桶，编号为，且桶的上界和桶i+1的下届相同，即每个
桶的大小相同。每个桶的大小为：。实际上，这些桶的边界构成了一个等差数列（首项为min，公差为），且认为将min放入第一个桶，将max放入第n-1个桶。