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Kotlin程序员:高效判断数是否存在

时间:2023-10-31 理论教育 版权反馈
【摘要】:难度系数:★★★★☆ 被考察系数:★★★★☆题目描述:在2.5亿个整数中判断一个数是否存在,注意,内存不足以容纳这2.5亿个整数。通过这种方法就可以把题目的问题转换为文件ai中是否存在这个数。可以申请一个位图,让每个整数对应位图中的一个bit,这样2^32个数需要位图的大小为512MB。最后判断待查找的数对应的位图上的值是多少,如果是0则表示这个数字不存在,如果是1则表示这个数字存在。

Kotlin程序员:高效判断数是否存在

【出自TX面试题】

难度系数:★★★★☆ 被考察系数:★★★★☆

题目描述:

在2.5亿个整数中判断一个数是否存在,注意,内存不足以容纳这2.5亿个整数。

分析与解答:

显然数据量太大,不可能一次性把所有的数据都加载到内存中,那么最容易想到的方法当然是分治法。

方法一:分治法(www.xing528.com)

对于大数据相关的算法题,分治法是一个非常好的方法。针对这道题而言,主要的思路为:可以根据实际可用内存的情况,确定一个Hash函数,比如hash(value)%1000,通过这个Hash函数可以把这2.5亿个数字划分到1000个文件中(a1,a2,…,a1000),然后再对待查找的数字使用相同的Hash函数求出Hash值,假设计算出的Hash值为i,如果这个数存在,那么它一定在文件ai中。通过这种方法就可以把题目的问题转换为文件ai中是否存在这个数。那么在接下来的求解过程中可以选用的思路比较多,如下所示:

(1)由于划分后的文件比较小了可以直接被装载到内存中,可以把文件中所有的数字都保存到hash_set中,然后判断待查找的数字是否存在。

(2)如果这个文件中的数字占用的空间还是太大,那么可以用相同的方法把这个文件继续划分为更小的文件,然后确定待查找的数字可能存在的文件,然后在相应的文件中继续查找。

方法二:位图

对于这类判断数字是否存在、判断数字是否重复的问题,位图法是一种非常高效的方法。这里以32位整型为例,它可以表示数字的个数为2^32。可以申请一个位图,让每个整数对应位图中的一个bit,这样2^32个数需要位图的大小为512MB。具体实现的思路是:申请一个512M大小的位图,并把所有的位都初始化为0;接着遍历所有的整数,对遍历到的数字,把相应位置上的bit设置为1。最后判断待查找的数对应的位图上的值是多少,如果是0则表示这个数字不存在,如果是1则表示这个数字存在。

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