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教你如何迅速秒殺99%的海量數(shù)據(jù)處理面試題(3)
2015-01-24
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教你如何迅速秒殺99%的海量數(shù)據(jù)處理面試題密匙四、Trie樹/數(shù)據(jù)庫/倒排索

Trie樹

　　適用范圍：數(shù)據(jù)量大，重復(fù)多，但是數(shù)據(jù)種類小可以放入內(nèi)存
　　基本原理及要點：實現(xiàn)方式，節(jié)點孩子的表示方式
　　擴(kuò)展：壓縮實現(xiàn)。
　　問題實例：

  1. 有10個文件，每個文件1G，每個文件的每一行都存放的是用戶的query，每個文件的query都可能重復(fù)。要你按照query的頻度排序。
  2. 1000萬字符串，其中有些是相同的(重復(fù)),需要把重復(fù)的全部去掉，保留沒有重復(fù)的字符串。請問怎么設(shè)計和實現(xiàn)？
  3. 尋找熱門查詢：查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個，每個不超過255字節(jié)。
  4. 上面的第8題：一個文本文件，大約有一萬行，每行一個詞，要求統(tǒng)計出其中最頻繁出現(xiàn)的前10個詞。其解決方法是：用trie樹統(tǒng)計每個詞出現(xiàn)的次數(shù)，時間復(fù)雜度是O(n*le)（le表示單詞的平準(zhǔn)長度），然后是找出出現(xiàn)最頻繁的前10個詞。

    更多有關(guān)Trie樹的介紹，請參見此文：從Trie樹（字典樹）談到后綴樹。

數(shù)據(jù)庫索引
　　適用范圍：大數(shù)據(jù)量的增刪改查
　　基本原理及要點：利用數(shù)據(jù)的設(shè)計實現(xiàn)方法，對海量數(shù)據(jù)的增刪改查進(jìn)行處理。

    關(guān)于數(shù)據(jù)庫索引及其優(yōu)化，更多可參見此文：http://www.cnblogs.com/pkuoliver/archive/2011/08/17/mass-data-topic-7-index-and-optimize.html。同時，關(guān)于MySQL索引背后的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及算法原理，這里還有一篇很好的文章：http://www.codinglabs.org/html/theory-of-mysql-index.html。
倒排索引(Inverted index)
　　適用范圍：搜索引擎，關(guān)鍵字查詢
　　基本原理及要點：為何叫倒排索引？一種索引方法，被用來存儲在全文搜索下某個單詞在一個文檔或者一組文檔中的存儲位置的映射。
　以英文為例，下面是要被索引的文本：
    T0 = "it is what it is"
    T1 = "what is it"
    T2 = "it is a banana"
我們就能得到下面的反向文件索引：
    "a":      {2}
    "banana": {2}
    "is":     {0, 1, 2}
    "it":     {0, 1, 2}
    "what":   {0, 1}
　檢索的條件"what","is"和"it"將對應(yīng)集合的交集。
　　正向索引開發(fā)出來用來存儲每個文檔的單詞的列表。正向索引的查詢往往滿足每個文檔有序頻繁的全文查詢和每個單詞在校驗文檔中的驗證這樣的查詢。在正向索引中，文檔占據(jù)了中心的位置，每個文檔指向了一個它所包含的索引項的序列。也就是說文檔指向了它包含的那些單詞，而反向索引則是單詞指向了包含它的文檔，很容易看到這個反向的關(guān)系。
　　擴(kuò)展：
　　問題實例：文檔檢索系統(tǒng)，查詢那些文件包含了某單詞，比如常見的學(xué)術(shù)論文的關(guān)鍵字搜索。

    關(guān)于倒排索引的應(yīng)用，更多請參見：第二十三、四章：楊氏矩陣查找，倒排索引關(guān)鍵詞Hash不重復(fù)編碼實踐，及第二十六章：基于給定的文檔生成倒排索引的編碼與實踐。

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