腾讯三面:40亿个QQ号码如何去重?
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2021-12-01 17:08
在腾讯面试的三面环节,非常有意思。具体的题目如下:
文件中有40亿个QQ号码,请设计算法对QQ号码去重,相同的QQ号码仅保留一个,内存限制1G.
这个题目的意思应该很清楚了,比较直白。为了便于大家理解,我来画个动图玩玩,希望大家喜欢。
在原题中,实际有40亿个QQ号码,为了方便起见,在图解和叙述时,仅以4个QQ为例来说明。
方法一:排序
很自然地,最简单的方式是对所有的QQ号码进行排序,重复的QQ号码必然相邻,保留第一个,去掉后面重复的就行。
原始的QQ号为:
排序后的QQ号为:
去重就简单了:
可是,面试官要问你,去重一定要排序吗?显然,排序的时间复杂度太高了,无法通过腾讯面试。
方法二:hashmap
既然直接排序的时间复杂度太高,那就用hashmap吧,具体思路是把QQ号码记录到hashmap中:
mapFlag[123] = true
mapFlag[567] = true
mapFlag[123] = true
mapFlag[890] = true由于hashmap的去重性质,可知实际自动变成了:
mapFlag[123] = true
mapFlag[567] = true
mapFlag[890] = true很显然,只有123,567,890存在,所以这也就是去重后的结果。
可是,面试官又要问你了:实际要存40亿QQ号码,1G的内存够分配这么多空间吗?显然不行,无法通过腾讯面试。
方法三:bitmap
来看绝招!我们可以对hashmap进行优化,采用bitmap这种数据结构,可以顺利地同时解决时间问题和空间问题。
在很多实际项目中,bitmap经常用到。我看了不少组件的源码,发现很多地方都有bitmap实现,bitmap图解如下:
这是一个unsigned char类型,可以看到,共有8位,取值范围是[0, 255],如上这个unsigned char的值是255,它能标识0~7这些数字都存在。
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