在海量数据中，此时普通的数组、链表、Hash、树等等结构有无效了 ，因为内存空间放不下了。而常规的递归、排序，回溯、贪心和动态规划等思想也无效了，因为执行都会超时，必须另外想办法。这类问题该如何下手呢？这里介绍三种非常典型的思路：

1. 使用位存储，使用位存储最大的好处是占用的空间是简单存整数的1/8。例如一个40亿的整数数组，如果用整数存储需要16GB左右的空间，而如果使用位存储，就可以用2GB的空间，这样很多问题就能够解决了。

2. 如果文件实在太大 ，无法在内存中放下，则需要考虑将大文件分成若干小块，先处理每个块，最后再逐步得到想要的结果，这种方式也叫做外部排序。这样需要遍历全部序列至少两次，是典型的用时间换空间的方法。

3. 堆，如果在超大数据中找第K大、第K小，K个最大、K个最小，则特别适合使用堆来做。而且将超大数据换成流数据也可以，而且几乎是唯一的方式，口诀就是“查小用大堆，查大用小堆”。

题目：从 40个亿 中产生一个不存在的整数

要求：假设你有 1GB 的内存来完成这项任务

对于40亿数据的存储所需内存分析：

//直接存储 需要15GB，不满足要求
4000000000*4/1024/1024/1024 ≈ 15GB//使用位图存储 需要0.5GB，满足要求
4000000000/8/1024/1024/1024 ≈ 0.5GB

所以，跟上一节使用的位存储方案一样即可，话不多说，直接上代码

Go代码

源码地址： GitHub-golang版本（含单元测试代码）

func FindNoExistNumBy1G(arr []int) int {N := 4000000000bitmap := make([]int, N/32+1)for _, num := range arr {num0 := num - 1index := num0 / 32offset := num0 % 32mark := 1 << offsetbitmap[index] |= mark}for index, v := range bitmap {for i := 0; i < 32; i++ {mark := 1 << iif v&mark == 0 {return index*32 + i + 1}}}return -1
}

进阶：如果只有 10MB 的内存可用，该怎么办？

1. 考虑10MB的内存，用位图存储的数据容量有多少？

10*1024*1024*8 = 83886080（bit）

2. 考虑40亿数据，每块用10MB内存，需要多少块？

对40亿数据，使用分块处理，如果每块用10MB内存使用位图存储，只需 4000000000/83886080 ≈ 48 块 即可。

而一般来说，我们划分都是使用2的整数倍，因此这里划分成64块是更合理的。

2^2=4
2^3=8
2^4=16
2^5=32
2^6=64
2^26=67108864
2^32=4294967296

补充：建议将划分块数取位2的整数倍的原因

1. 容错性： 通过将划分块数取为 2 的整数倍，你可以更好地应对数据量的增长和变化。如果未来需要处理更大的数据集，你不必重新设计划分块的大小，只需调整块数即可。
2. 适应性： 以 2 的整数倍作为划分块数，更适应于计算机的内存和硬件存储结构。计算机通常更容易处理 2 的幂次方大小的数据，因为这与内存、缓存和磁盘的操作单位相匹配。
3. 性能平衡： 在外部排序中，划分块的大小和块数之间存在一个平衡。虽然划分更多的块可能会在每块内有更少的数据，但过多的块会增加排序和合并的开销。选择适度的划分块数可以在时间和空间效率之间取得平衡。

3. 明确分成多少块后，接着怎么做？

接上面，这里40亿数据，我们分成了64块来处理，即 countArr := make([]int, 64)。

1. 找出不存在的整数在哪个块中

遍历40亿数据，明确每个数据对应的块，统计落在每个块上的总数量，然后判断哪个块的总数<平均数，则不存在的整数在哪个块中。（这里一定会有至少一个块的总数<平均数）

那每块的平均数是多少？

• 第一种方法：可以使用数据总数 40亿 除以块数，即 4000000000 / 64 = 62500000
• 第二种方法：也可以使用 2^32=4294967296（大于40亿） 除以块数 即 4294967296 / 64 = 67108864

举例使用第二种方法：将 4294967296 / 64 = 67108864 得到每块平均存放的个数，即

第  0  块 ：67108864 * 0  ~ (67108864 * (0 + 1) - 1)  <==> 0 		 ~ 67108863
第  1  块 ：67108864 * 1  ~ (67108864 * (1 + 1) - 1)  <==> 67108864 	 ~ 134217727
第  x  块 ：67108864 * x  ~ (67108864 * (x + 1) - 1) 
第  63 块 ：67108864 * 63 ~ (67108864 * (63+ 1) - 1)  <==> 4227858432 ~ 4294967295

举例如何求出每个数据对应的块：比如当前数是 3422552090

对应块的索引：3422552090 / 67108864 = 51

然后让该块的总数量+1，即：countArr[51]++
最后遍历countArr，判断哪个块的总数量 < 67108864，就找到了不存在的整数在这个块中。

2. 明确了所在块，找出不存在的值即可

假设找到第37块上的总数 < 67108864，那就对40亿数据进行第二次遍历，过滤掉不在37块上的数。
对于在37块上的数据，继续使用上一节的位存储方案处理。将每个数据投射在位图中对应位置，设置值为1。
最后遍历位图，当找到位置值为0，根据此时的位偏移、位图索引就能算出这个不存在的值了
举例：不存在的值=位偏移 + 位图索引*32 + 37*67108864。

Go代码

源码地址： GitHub-golang版本（含单元测试代码）

func FindTargetIndex(arr []int) (targerIndex int) {N := 67108864countArr := make([]int, 64) //大约占用 0.25K 内存空间// 遍历40亿数据，明确每个数据对应的块，统计落在每个块上的总数量for _, num := range arr {countArr[num/N]++}for i, count := range countArr {if count < N {return i}}return -1
}
func FindNoExistNumBy10M(arr []int) (res int) {N := 67108864targetIndex := FindTargetIndex(arr)bitmap := make([]int, N/32+1) //大约占用 8M 内存空间for _, num := range arr {// 如果数据是属于目标块的if num/N == targetIndex {val := num - targetIndex*Nval0 := val - 1index := val0 / 32offset := val0 % 32mark := 1 << offsetbitmap[index] |= mark}}for index, intval := range bitmap {for i := 0; i < 32; i++ {mark := 1 << i// 找到不存在的值if intval&mark == 0 {res = i + index*32 + targetIndex*N + 1return res}}}return -1
}

题目：用 2GB 内存在 20亿 个整数中找到出现次数最多的数

要求：有一个包含 20 亿个全是 32 位整数的大文件，在其中找到出现次数最多的数。
要求，内存限制为 2GB。

哈希表统计

在找出现次数最多的数时，一般做法是使用哈希表，其中键是整数，值是对应整数的出现次数。

确定存储结构的数据类型（考虑值溢出问题）

int的最大值是：2^31-1 = 2147483647
2147483647 > 20亿，所以可以使用int类型表示key和val（极端情况：如果有整数出现20亿次，或者有20亿个不同的整数，都不会有溢出问题）

所以，哈希map的结构为：map[int]int。
由于每个整数是32位，所以一个键需要4字节，一个值也需要4字节，所以每个键值对需要8字节。

哈希函数分割文件（考虑 2GB 内存能存储多少个值）

2GB = 210241024*1024 = 2147483648(byte)
2147483648 / 8 = 268435456
2亿 < 268435456 < 3亿

所以，将20亿分为每块2亿进行处理，共10块，这样处理每块的内存 < 2GB 内存，满足题意。

但一般来说，我们划分都是使用2的整数倍，因此这里划分成16块是更合理的。

确保将相同的数分配到同一个小文件中

哈希函数的作用是将输入的数据映射到一个较小的范围，例如0到15。这样，相同的整数会被映射到同一个范围，从而将整个大文件分割成了16个小文件。

小文件中的统计

对每个小文件，使用哈希表来统计其中每种数出现的次数。这样，每个小文件都包含了它自己的键值对，键是整数，值是对应整数的出现次数。

寻找每个小文件的第一名

对每个小文件，找出出现次数最多的数（第一名），并记录其出现次数。这样，就得到了16个小文件中各自的第一名和对应的次数。

从16个小文件中选出全局第一名

最后，从这16个小文件的第一名中选出谁出现的次数最多，就是全局的出现次数最多的数。

题目：从 100亿 个URL中查找的问题

要求：有一个包含 100 亿个 URL 的大文件，假设每个 URL 占用 64B，请找出其中所有重复的 URL。

解答：原问题的解法使用解决大数据问题的一种常规方法：把大文件通过哈希函数分配到机器， 或者通过哈希函数把大文件拆成小文件，一直进行这种划分，直到划分的结果满足资源限制的要求。首先，你要向面试官询问在资源上的限制有哪些，包括内存、计算时间等要求。在明确了限制要求之后，可以将每条 URL 通过哈希函数分配到若干台机器或者拆分成若干个小文件， 这里的“若干”由具体的资源限制来计算出精确的数量。

例如，将 100 亿字节的大文件通过哈希函数分配到 100 台机器上，然后每一台机器分别统计分给自己的 URL 中是否有重复的 URL，同时哈希函数的性质决定了同一条 URL 不可能分给不同的机器；或者在单机上将大文件通过哈希函数拆成 1000 个小文件，对每一个小文件再利用哈希表遍历，找出重复的 URL；还可以在分给机器或拆完文件之后进行排序，排序过后再看是否有重复的 URL 出现。总之，牢记一点，很多大数据问题都离不开分流，要么是用哈希函数把大文件的内容分配给不同的机器，要么是用哈希函数把大文件拆成小文件，然后处理每一个小数量的集合。

补充问题：某搜索公司一天的用户搜索词汇是海量的（百亿数据量），请设计一种求出每天热门 Top 100 词汇的可行办法。

补充问题最开始还是用哈希分流的思路来处理，把包含百亿数据量的词汇文件分流到不同的机器上，具体多少台机器由面试官规定或者由更多的限制来决定。对每一台机器来说，如果分到的数据量依然很大，比如，内存不够或存在其他问题，可以再用哈希函数把每台机器的分流文件拆成更小的文件处理。处理每一个小文件的时候，通过哈希表统计每种词及其词频，哈希表记录建立完成后，再遍历哈希表，遍历哈希表的过程中使用大小为 100 的小根堆来选出每一个小文件的 Top 100（整体未排序的 Top 100）。每一个小文件都有自己词频的小根堆（整体未排序的 Top 100），将小根堆里的词按照词频排序，就得到了每个小文件的排序后 Top 100。然后把各个小文件排序后的 Top 100 进行外排序或者继续利用小根堆，就可以选出每台机器上的 Top100。不同机器之间的 Top 100 再进行外排序或者继续利用小根堆，最终求出整个百亿数据量中的 Top 100。对于 Top K 的问题，除用哈希函数分流和用哈希表做词频统计之外，还经常用堆结构和外排序的手段进行处理。

总结处理大规模数据的技巧方法：哈希分流、哈希表、堆排序、位图

题目：40 亿个非负整数中找到出现两次的数

要求：32 位无符号整数的范围是 0～4 294 967 295，现在有 40 亿个无符号整数，可以使用最多 1GB 的内存，找出所有出现了两次的数。

本题可以看做第一题的进阶问题，这里将出现次数限制在了两次。

1. 首先，需要一个位图数组 bitArr，该数组的长度是 4,294,967,295 × 2，每个数需要两个位置（bit）来表示其出现的情况。由于每个 bit 占用 1/8 个字节（1 byte），所以数组长度为 4,294,967,295 × 2 / 8 bytes，大约占用 1GB 的内存空间。
2. 遍历这 40 亿个无符号数。对于每个数 num，我们检查它在 bitArr 中的对应位置，即 bitArr[num * 2] 和 bitArr[num * 2 + 1]。
   • 如果 bitArr[num * 2] 和 bitArr[num * 2 + 1] 都是 0，说明这是第一次遇到该数，我们将其设置为 01（01表示出现了一次）。
   • 如果 bitArr[num * 2] 和 bitArr[num * 2 + 1] 是 01，说明这是第二次遇到该数，我们将其设置为 10（10表示出现了两次）。
   • 如果 bitArr[num * 2] 和 bitArr[num * 2 + 1] 已经是 10，说明这是第三次及以上遇到该数，我们将其保持为 10，不再变动。
3. 遍历完成后，我们再次遍历 bitArr。对于每个数 i，如果发现 bitArr[i * 2] 和 bitArr[i * 2 + 1] 的值是 10，说明这个数出现了两次，我们可以将 i 加入到结果集中。

Go代码

func findDuplicates(arr []uint32) []uint32 {bitArrLen := uint64(4294967295) * 2bitArr := make([]byte, (bitArrLen/8)+1)duplicates := []uint32{}for _, num := range arr {index := num * 2if (bitArr[index/8] & (1 << (index % 8))) == 0 {bitArr[index/8] |= 1 << (index % 8)} else if (bitArr[(index+1)/8] & (1 << ((index + 1) % 8))) == 0 {bitArr[(index+1)/8] |= 1 << ((index + 1) % 8)duplicates = append(duplicates, num)}}return duplicates
}