这个时候，你可以有两种方法：

遍历一遍所有数据，重新hash取摸，如此使得同一个元素只出现在单独的一台电脑中，然后采用上面所说的方法，统计每台电脑中各个元素的出现次数找出TOP10，继而组合100台电脑上的TOP10，找出最终的TOP10。

或者，暴力求解：直接统计统计每台电脑中各个元素的出现次数，然后把同一个元素在不同机器中的出现次数相加，最终从所有数据中找出TOP10。

5、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：直接上：

hash映射：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a0,a1,..a9）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）。

hash_map统计：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。注：hash_map(query,query_count)是用来统计每个query的出现次数，不是存储他们的值，出现一次，则count+1。

堆/快速/归并排序：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

）。最后，对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。根据此方案1，这里有一份实现： https://github.com/ooooola/sortquery/blob/master/querysort.py 。

除此之外，此题还有以下两个方法：

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。

6、 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？

可以估计每个文件安的大小为5G×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。

分而治之/hash映射：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

hash_set统计：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。

OK，此第一种方法：分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序，再看最后4道题，如下：

7、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？

方案：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前N个数据。

方案：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。然后利用堆取出前N个出现次数最多的数据。

9、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：如果文件比较大，无法一次性读入内存，可以采用hash取模的方法，将大文件分解为多个小文件，对于单个小文件利用hash_map统计出每个小文件中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。

方案2：通过hash取模将大文件分解为多个小文件后，除了可以用hash_map统计出每个小文件中10个最常出现的词，也可以用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），最终同样找出出现最频繁的前10个词（可用堆来实现），时间复杂度是O(n*lg10)。

10. 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也行。

方案2：from xjbzju:，1000w的数据规模插入操作完全不现实，以前试过在stl下100w元素插入set中已经慢得不能忍受，觉得基于hash的实现不会比红黑树好太多，使用vector+sort+unique都要可行许多，建议还是先hash成小文件分开处理再综合。

上述方案2中读者xbzju的方法让我想到了一些问题，即是set/map，与hash_set/hash_map的性能比较?共计3个问题，如下：

1、hash_set在千万级数据下，insert操作优于set? 这位blog： http://t.cn/zOibP7t 给的实践数据可靠不?

2、那map和hash_map的性能比较呢? 谁做过相关实验?