Monday, June 14, 2010

[转载]大数据量,海量数据 处理方法总结

转载:http://wansishuang.appspot.com/?p=129001#

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多 数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。

1.Bloom filter
适用范围:可以用来实现数据字典,进行数据的判重,或者集合求交集
基本原理及要点:
对于原理来说很简单,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1,查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在,很明显 这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字,因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就 是 counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可以支持删除了。
还有一个比较重要的问题,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率 最小。在错误率不大于E的情况下,m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些,因为还要保证bit数组里至少一半为 0,则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。
举个例子我们假设错误率为0.01,则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。
注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所 以使用bloom filter内存上通常都是节省的。
扩展:
Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中,用k(k为哈希函数个数)个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter(CBF)将位数组中的每一位扩展为一个counter,从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter(SBF)将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。
问题实例:给你A,B两个文件,各存放50亿条URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至 n个文件呢?
根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个 bit。现在可用的是340亿,相差并不多,这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的,就可以转换成ip,则大大简单了。
2.Hashing
适用范围:快速查找,删除的基本数据结构,通常需要总数据量可以放入内存
基本原理及要点:
hash函数选择,针对字符串,整数,排列,具体相应的hash方法。
碰撞处理,一种是open hashing,也称为拉链法;另一种就是closed hashing,也称开地址法,opened addressing。
扩展:
d-left hashing中的d是多个的意思,我们先简化这个问题,看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半,分别叫做T1和T2,给T1和T2分别配备一个哈希函数,h1和h2。在存储一个新的key时,同 时用两个哈希函数进行计算,得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置,哪一个 位置已经存储的(有碰撞的)key比较多,然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多,比如两个位置都为空或者都存储了一个key,就把新key 存储在左边的T1子表中,2-left也由此而来。在查找一个key时,必须进行两次hash,同时查找两个位置。
问题实例:
1).海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
IP的数目还是有限的,最多2^32个,所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存,然后进行统计。
3.bit-map
适用范围:可进行数据的快速查找,判重,删除,一般来说数据范围是int的10倍以下
基本原理及要点:使用bit数组来表示某些元素是否存在,比如8位电话号码
扩展:bloom filter可以看做是对bit-map的扩展
问题实例:
1)已知某个文件内包含一些电话号码,每个号码为8位数字,统计不同号码的个数。
8位最多99 999 999,大概需要99m个bit,大概10几m字节的内存即可。
2)2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
将bit-map扩展一下,用2bit表示一个数即可,0表示未出现,1表示出现一次,2表示出现2次及以上。或者我们不用2bit来进行表示,我 们用两个bit-map即可模拟实现这个2bit-map。
4.堆
适用范围:海量数据前n大,并且n比较小,堆可以放入内存
基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n大。方法,比如求前n小,我们比较当前元素与最大堆里的最大元素,如果它小于最大元素,则应该替换那 个最大元素。这样最后得到的n个元素就是最小的n个。适合大数据量,求前n小,n的大小比较小的情况,这样可以扫描一遍即可得到所有的前n元素,效率很 高。
扩展:双堆,一个最大堆与一个最小堆结合,可以用来维护中位数。
问题实例:
1)100w个数中找最大的前100个数。
用一个100个元素大小的最小堆即可。
5.双层桶划分
适用范围:第k大,中位数,不重复或重复的数字
基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。可以通过多次缩 小,双层只是一个例子。
扩展:
问题实例:
1).2.5亿个整数中找出不重复的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿个整数。
有点像鸽巢原理,整数个数为2^32,也就是,我们可以将这2^32个数,划分为2^8个区域(比如用单个文件代表一个区域),然后将数据分离到不 同的区域,然后不同的区域在利用bitmap就可以直接解决了。也就是说只要有足够的磁盘空间,就可以很方便的解决。
2).5亿个int找它们的中位数。
这个例子比上面那个更明显。首先我们将int划分为2^16个区域,然后读取数据统计落到各个区域里的数的个数,之后我们根据统计结果就可以判断中 位数落到那个区域,同时知道这个区域中的第几大数刚好是中位数。然后第二次扫描我们只统计落在这个区域中的那些数就可以了。
实际上,如果不是int是int64,我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域,然后确定区 域的第几大数,在将该区域分成2^20个子区域,然后确定是子区域的第几大数,然后子区域里的数的个数只有2^20,就可以直接利用direct addr table进行统计了。
6.数据库索引
适用范围:大数据量的增删改查
基本原理及要点:利用数据的设计实现方法,对海量数据的增删改查进行处理。
扩展:
问题实例:
7.倒排索引(Inverted index)
适用范围:搜索引擎,关键字查询
基本原理及要点:为何叫倒排索引?一种索引方法,被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射。
以英文为例,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"
我们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}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。
正向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正 向索引中,文档占据了中心的位置,每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词,而反向索引则是单词指向了包含它的文 档,很容易看到这个反向的关系。
扩展:
问题实例:文档检索系统,查询那些文件包含了某单词,比如常见的学术论文的关键字搜索。
8.外排序
适用范围:大数据的排序,去重
基本原理及要点:外排序的归并方法,置换选择 败者树原理,最优归并树
扩展:
问题实例:
1).有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16个字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
这个数据具有很明显的特点,词的大小为16个字节,但是内存只有1m做hash有些不够,所以可以用来排序。内存可以当输入缓冲区使用。
方法:扫描文件hash成小文件。各个文件分别计数,取前100个词。
最后合并各文件找出最终的100词。或将所有小文件的前100词投入大小为100的最小堆
 http://dongdong1314.blog.51cto.com/389953/397223
9.trie树
适用范围:数据量大,重复多,但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点:实现方式,节点孩子的表示方式
扩展:压缩实现。
问题实例:
1).有10个文件,每个文件1G, 每个文件的每一行都存放的是用户的query,每个文件的query都可能重复。要你按照query的频度排序 。
2).1000万字符串,其中有些是相同的(重复),需要把重复的全部去掉,保留没有重复的字符串。请问怎么设计和实现?
3).寻找热门查询:查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个,每个不超过255字节。
10.分布式处理 mapreduce
适用范围:数据量大,但是数据种类小可以放入内存
基本原理及要点:将数据交给不同的机器去处理,数据划分,结果归约。
扩展:
问题实例:
1).The canonical example application of MapReduce is a process to count the appearances of
each different word in a set of documents:
void map(String name, String document):
// name: document name
// document: document contents
for each word w in document:
EmitIntermediate(w, 1);
void reduce(String word, Iterator partialCounts):
// key: a word
// values: a list of aggregated partial counts
int result = 0;
for each v in partialCounts:
result += ParseInt(v);
Emit(result);
Here, each document is split in words, and each word is counted initially with a "1" value by
the Map function, using the word as the result key. The framework puts together all the pairs
with the same key and feeds them to the same call to Reduce, thus this function just needs to
sum all of its input values to find the total appearances of that word.
2).海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10。
3).一共有N个机器,每个机器上有N个数。每个机器最多存O(N)个数并对它们操作。如何找到N^2个数的中数(median)?
经典问题分析
上千万or亿数据(有重复),统计其中出现次数最多的前N个数据,分两种情况:可一次读入内存,不可一次读入。
可用思路:trie树+堆,数据库索引,划分子集分别统计,hash,分布式计算,近似统计,外排序
所谓的是否能一次读入内存,实际上应该指去除重复后的数据量。如果去重后数据可以放入内存,我们可以为数据建立字典,比如通过 map,hashmap,trie,然后直接进行统计即可。当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N大效率高。
如果数据无法放入内存。一方面我们可以考虑上面的字典方法能否被改进以适应这种情形,可以做的改变就是将字典存放到硬盘上,而不是内存,这可以参考 数据库的存储方法。
当然还有更好的方法,就是可以采用分布式计算,基本上就是map-reduce过程,首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值,将数 据按照范围划分到不同的机子,最好可以让数据划分后可以一次读入内存,这样不同的机子负责处理各种的数值范围,实际上就是map。得到结果后,各个机子只 需拿出各自的出现次数最多的前N个数据,然后汇总,选出所有的数据中出现次数最多的前N个数据,这实际上就是reduce过程。
实际上可能想直接将数据均分到不同的机子上进行处理,这样是无法得到正确的解的。因为一个数据可能被均分到不同的机子上,而另一个则可能完全聚集到 一个机子上,同时还可能存在具有相同数目的数据。比如我们要找出现次数最多的前100个,我们将1000万的数据分布到10台机器上,找到每台出现次数最 多的前 100个,归并之后这样不能保证找到真正的第100个,因为比如出现次数最多的第100个可能有1万个,但是它被分到了10台机子,这样在每台上只有1千 个,假设这些机子排名在1000个之前的那些都是单独分布在一台机子上的,比如有1001个,这样本来具有1万个的这个就会被淘汰,即使我们让每台机子选 出出现次数最多的1000个再归并,仍然会出错,因为可能存在大量个数为1001个的发生聚集。因此不能将数据随便均分到不同机子上,而是要根据hash 后的值将它们映射到不同的机子上处理,让不同的机器处理一个数值范围。
而外排序的方法会消耗大量的IO,效率不会很高。而上面的分布式方法,也可以用于单机版本,也就是将总的数据根据值的范围,划分成多个不同的子文 件,然后逐个处理。处理完毕之后再对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上就可以利用一个外排序的归并过程。
另外还可以考虑近似计算,也就是我们可以通过结合自然语言属性,只将那些真正实际中出现最多的那些词作为一个字典,使得这个规模可以放入内存。
作者phylips@bmy
参考文献:
http://blog.csdn.net/jiaomeng/archive/2007/03/08/1523940.aspx d-Left Hashing
http://blog.csdn.net/jiaomeng/archive/2007/01/27/1495500.aspx
http://en.wikipedia.org/wiki/Bloom_filter
http://hi.baidu.com/xdzhang_china/blog/item /2847777e83fb020229388a15.html 应用Bloom Filter的几个小技巧
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%80%92%E6%8E%92%E7%B4%A2%E5%BC%95

Sunday, June 13, 2010

[转载]大数据量,海量数据 处理方法总结

转载:http://wansishuang.appspot.com/?p=129001#

大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题,比如baidu google 腾讯 这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。
下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结,当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题,但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多 数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目,方法不一定最优,如果你有更好的处理方法,欢迎与我讨论。

Friday, June 11, 2010

百度实习offer之路

    从这学期开学就在想着实习的事情,到现在终于拿到了百度的offer,对于我自己来说,是个莫大的惊喜,总觉得自己是运气不错,基础不扎实,进去之后一定要加倍努力,修炼自己。
由于我是内推的,所有简历就直接过了,没有参加后来统一的笔试,之间进行了三轮面试。简单说说我的这个流程吧。
    第一次电面,0526百度电面感觉非常之不好,因为我觉得问题回答的都是零零碎碎的,哪知道稀里糊涂就过去了。
    然后居然接到了二面通知,于是开始准备二面,基本就看看算法导论,别的搜索相关的东西一时也准备不来,0603 百度二面虽然问的问题比较多,而且更加棘手,但是我的感觉还不错,可能我的想法比动手能力更加突出的原因吧,当时问我有什么优势的时候,我就说的是想法,晕,其实这个不靠谱,感觉,但是没别的说的了。
    面试完了还没自己想呢,第二天晚上就收到了百度的三面通知,说是下周一,于是突然就紧张起来,因为二面其实感觉是运气,但是进了三面就感觉自己非常接近,而且不能大意了,于是自己的压力就大了起来。很担心自己被咔嚓掉了,于是周末两天的准备也不怎么太好,周一(6.7)早上焦急等待电话,到了快10点打来,差点以为不打了。三面没有想象中可怕,让我虚惊一场,和算法等关系很小了,主要是谈做过的项目,体会,经验等等,估计就是之前面经上说的rp不差就会pass的吧。但是面完了依然担心。
    三面的面试gg说两周内hr会联系我,准备慢慢等待的,结果,昨天(6.9)hr mm给我打电话了,说我被录取了,激动了下,然后让我确定了实习时间,今天和她联系。刚才电话确定了,可以去实习,然后邮箱收到了百度的正式实习offer,至此繁忙的找实习告一段落。
    下一步,交接实验室工作,杀向百度大厦
    ps:祝福各位朋友,同学在找实习的路上,好运相伴。

0603 百度二面

    来电话之前很担心,但是电话来了,说了一会,就感觉心情平静下来了,面试的gg问我关于我自己的强项,我说在于头脑风暴方面吧,大概对一个新事物的想法和 策略等。其实我感觉自己别的方面貌似是不是很突出,算法可以,搜索方面懂点,但是只写过爬虫,没有写过倒排表,以及排序算法等,主要是因为做的面广,但是 不够深入吧。以后有机会要加强一下吧,另外今天遇到了不少和概率和统计有关的问题,以后需要加强。面试持续了一个小时,比上次的要长。
    期间问得都是和百度商务搜索遇到的问题相关的,可能会涉及技术细节,我就不详细说明了,给排序和评估各种算法有关。面了很长时间,大约有4个问题要我去解决的,回答得感觉不错。
    面试到此为止,然后他让我问几个问题,我问了是否有师傅带(有),以及进去是做工程呢(锻炼机会不少),还是能接触 更多算法,策略,还有就是是否通过是不是都有通知(有),回答的都很热心,以及满意,感觉面试过程比较happy,bless能进入下一轮。

Thursday, June 10, 2010

百度实习offer之路

    从这学期开学就在想着实习的事情,到现在终于拿到了百度的offer,对于我自己来说,是个莫大的惊喜,总觉得自己是运气不错,基础不扎实,进去之后一定要加倍努力,修炼自己。
由于我是内推的,所有简历就直接过了,没有参加后来统一的笔试,之间进行了三轮面试。简单说说我的这个流程吧。
    第一次电面,0526百度电面感觉非常之不好,因为我觉得问题回答的都是零零碎碎的,哪知道稀里糊涂就过去了。
    然后居然接到了二面通知,于是开始准备二面,基本就看看算法导论,别的搜索相关的东西一时也准备不来,0603 百度二面虽然问的问题比较多,而且更加棘手,但是我的感觉还不错,可能我的想法比动手能力更加突出的原因吧,当时问我有什么优势的时候,我就说的是想法,晕,其实这个不靠谱,感觉,但是没别的说的了。
    面试完了还没自己想呢,第二天晚上就收到了百度的三面通知,说是下周一,于是突然就紧张起来,因为二面其实感觉是运气,但是进了三面就感觉自己非常接近,而且不能大意了,于是自己的压力就大了起来。很担心自己被咔嚓掉了,于是周末两天的准备也不怎么太好,周一(6.7)早上焦急等待电话,到了快10点打来,差点以为不打了。三面没有想象中可怕,让我虚惊一场,和算法等关系很小了,主要是谈做过的项目,体会,经验等等,估计就是之前面经上说的rp不差就会pass的吧。但是面完了依然担心。
    三面的面试gg说两周内hr会联系我,准备慢慢等待的,结果,昨天(6.9)hr mm给我打电话了,说我被录取了,激动了下,然后让我确定了实习时间,今天和她联系。刚才电话确定了,可以去实习,然后邮箱收到了百度的正式实习offer,至此繁忙的找实习告一段落。
    下一步,交接实验室工作,杀向百度大厦
    ps:祝福各位朋友,同学在找实习的路上,好运相伴。

0603 百度二面

    来电话之前很担心,但是电话来了,说了一会,就感觉心情平静下来了,面试的gg问我关于我自己的强项,我说在于头脑风暴方面吧,大概对一个新事物的想法和 策略等。其实我感觉自己别的方面貌似是不是很突出,算法可以,搜索方面懂点,但是只写过爬虫,没有写过倒排表,以及排序算法等,主要是因为做的面广,但是 不够深入吧。以后有机会要加强一下吧,另外今天遇到了不少和概率和统计有关的问题,以后需要加强。面试持续了一个小时,比上次的要长。
    期间问得都是和百度商务搜索遇到的问题相关的,可能会涉及技术细节,我就不详细说明了,给排序和评估各种算法有关。面了很长时间,大约有4个问题要我去解决的,回答得感觉不错。
    面试到此为止,然后他让我问几个问题,我问了是否有师傅带(有),以及进去是做工程呢(锻炼机会不少),还是能接触 更多算法,策略,还有就是是否通过是不是都有通知(有),回答的都很热心,以及满意,感觉面试过程比较happy,bless能进入下一轮。

Wednesday, June 9, 2010

6.8阿里云二面

声明:无保密协议
    这次面试的gg比较直接,上来就问了我做过的digO系统,问了下这个系统使用,想法,语义Web的一些问题,这个忽悠能力我还是有的。然后如何聚类的问题,之前我负责调查聚类算法的特点,因此还是了解点。聚类是我师兄实现的,我只是知道如何去做,基于什么想法,所以就简单的说了下想法,现在想起来忘了和他说不是我实现的了。。。不会说我不忽悠他吧,下次遇到类似情况记得说明。期间着重问了时间复杂度,这个我还是知道的。期间过程比较长,不赘述。
    完了就开始问如何找到第k个大小的数,貌似以前看过,但是感觉今天没有热身,面试没有感觉,一时没有太好解决办法,说最基本的是O(kn),然后说了个k=2的时候的解决办法,貌似也不是很好,然后他又问了最好情况的复杂度,要具体数字。后来在老曹drizzlecrj的第 (前)k大数问题看到比较了这个题目的解法:

     所谓“第(前)k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第(前)k个数的问题。
解法1: 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序,然后取出前k大,总的时间复杂度为O(n*logn + k)。
解法2: 利用选择排序或交互排序,K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为O(n*k)
解法3: 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中 的元素大于等于X,Sb中元素小于X。这时有两种情况:
1. Sa中元素的个数小于k,则Sb中 的第k-|Sa|个元素即为第k大数;
2. Sa中元素的个数大于等于k,则返回Sa中 的第k大数。时间复杂度近似为O(n)
解法4: 二分[Smin,Smax]查找结果X,统计X在 数组中出现,且整个数组中比X大的数目为k-1的数即为第k大数。时间复杂度平均情况为O(n*logn)
解法5:用O(4*n)的方法对原数组 建最大堆,然后pop出k次即可。时间复杂度为O(4*n + k*logn)
解法6:维护一个k大小的最小堆,对于数组中的每一个元素判断与堆 顶的大小,若堆顶较大,则不管,否则,弹出堆顶,将当前值插入到堆中。时间复杂度O(n * logk)
解法7:利用hash保存数组中元素Si出 现的次数,利用计数排序的思想,线性从大到小扫描过程中,前面有k-1个数则为第k大数,平均情况下时间复杂度O(n)


详细内容参考老曹blog。
    然后就是问我有什么问题,我就问了他们做的东西面向的用户,阿里云的氛围和文化,然后是对实习生的要求以及是否安排师傅等等。

blog增加语法高亮功能

使用 SyntaxHighlighter

SyntaxHighlighter有详细的介绍如何使用,我简单看了看部分配置,以便个性化自己的语法

其他步骤等是参考如下文章

让Blogspot支持语法高亮

需要语法高亮的时候,如下,即可

//Whatever java code here

//Whatever c++ here

//Whatever xml code here

//Whatever javascript code here

ps:之前我使用的dropbox的外链,发现我dropbox不登陆的话,就无法用到
现在改用了skydrive,可以正常运行了

测试语法高亮

java


      public static void main(String[] args) {
        TermsGeration t = new TermsGeration();
//      t.getClasses("magnatune_main.rdf");
        t.getClasses("jamendo.rdf");
    }
c++


  int main()
{
    Extension * e = new Extension();

    delete e;
}
js



  alert('Hello world.');
xml

  
 

Tuesday, June 8, 2010

6.8阿里云二面

声明:无保密协议
    这次面试的gg比较直接,上来就问了我做过的digO系统,问了下这个系统使用,想法,语义Web的一些问题,这个忽悠能力我还是有的。然后如何聚类的问题,之前我负责调查聚类算法的特点,因此还是了解点。聚类是我师兄实现的,我只是知道如何去做,基于什么想法,所以就简单的说了下想法,现在想起来忘了和他说不是我实现的了。。。不会说我不忽悠他吧,下次遇到类似情况记得说明。期间着重问了时间复杂度,这个我还是知道的。期间过程比较长,不赘述。
    完了就开始问如何找到第k个大小的数,貌似以前看过,但是感觉今天没有热身,面试没有感觉,一时没有太好解决办法,说最基本的是O(kn),然后说了个k=2的时候的解决办法,貌似也不是很好,然后他又问了最好情况的复杂度,要具体数字。后来在老曹drizzlecrj的第 (前)k大数问题看到比较了这个题目的解法:

     所谓“第(前)k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第(前)k个数的问题。
解法1: 我们可以对这个乱序数组按照从大到小先行排序,然后取出前k大,总的时间复杂度为O(n*logn + k)。
解法2: 利用选择排序或交互排序,K次选择后即可得到第k大的数。总的时间复杂度为O(n*k)
解法3: 利用快速排序的思想,从数组S中随机找出一个元素X,把数组分为两部分Sa和Sb。Sa中 的元素大于等于X,Sb中元素小于X。这时有两种情况:
1. Sa中元素的个数小于k,则Sb中 的第k-|Sa|个元素即为第k大数;
2. Sa中元素的个数大于等于k,则返回Sa中 的第k大数。时间复杂度近似为O(n)
解法4: 二分[Smin,Smax]查找结果X,统计X在 数组中出现,且整个数组中比X大的数目为k-1的数即为第k大数。时间复杂度平均情况为O(n*logn)
解法5:用O(4*n)的方法对原数组 建最大堆,然后pop出k次即可。时间复杂度为O(4*n + k*logn)
解法6:维护一个k大小的最小堆,对于数组中的每一个元素判断与堆 顶的大小,若堆顶较大,则不管,否则,弹出堆顶,将当前值插入到堆中。时间复杂度O(n * logk)
解法7:利用hash保存数组中元素Si出 现的次数,利用计数排序的思想,线性从大到小扫描过程中,前面有k-1个数则为第k大数,平均情况下时间复杂度O(n)


详细内容参考老曹blog。
    然后就是问我有什么问题,我就问了他们做的东西面向的用户,阿里云的氛围和文化,然后是对实习生的要求以及是否安排师傅等等。

blog增加语法高亮功能

使用 SyntaxHighlighter

SyntaxHighlighter有详细的介绍如何使用,我简单看了看部分配置,以便个性化自己的语法

其他步骤等是参考如下文章

让Blogspot支持语法高亮

需要语法高亮的时候,如下,即可

//Whatever java code here

//Whatever c++ here

//Whatever xml code here

//Whatever javascript code here

ps:之前我使用的dropbox的外链,发现我dropbox不登陆的话,就无法用到
现在改用了skydrive,可以正常运行了

测试语法高亮

java

      public static void main(String[] args) {
        TermsGeration t = new TermsGeration();
//      t.getClasses("magnatune_main.rdf");
        t.getClasses("jamendo.rdf");
    }
c++


  int main()
{
    Extension * e = new Extension();

    delete e;
}
js


  alert('Hello world.');
xml

  
 

Friday, June 4, 2010

苏格拉底 最大的麦穗模型

苏格拉底的麦穗原理 

突然想起来上次面试过一个苏格拉底麦穗问题,即苏格拉底说:我请你穿越这片稻田,去摘一株最大最金黄的麦穗回来,但是有个规则:你不能走回头路,而且你只能摘一次。

当初我给出的解决方案类似于苏格拉底第三个弟子的做法,第三个弟子把麦田分为三份,走第一个1/3时,只看不摘,分出大、中、小三类麦穗,在第二个1/3里验证是否正确,然后选择了大麦穗中的一支美丽的麦穗。 

刚才吃饭的时候又突然想起来这个问题,上网搜了搜,也有了部分启发,即和算法导论的在线雇佣问题本质上是一样的(中文5.4.4节 66-68页)。为了偷懒我就直接贴英文的内容了:

As a final example, we consider a variant of the hiring problem. Suppose now that we do not wish to interview all the candidates in order to find the best one. We also do not wish to hire and fire as we find better and better applicants. Instead, we are willing to settle for a candidate who is close to the best, in exchange for hiring exactly once. We must obey one company requirement: after each interview we must either immediately offer the position to the applicant or must tell them that they will not receive the job. What is the trade-off between minimizing the amount of interviewing and maximizing the quality of the candidate hired?
We can model this problem in the following way. After meeting an applicant, we are able to give each one a score; let score(i) denote the score given to the ith applicant, and assume that no two applicants receive the same score. After we have seen j applicants, we know which of the j has the highest score, but we do not know if any of the remaining n - j applicants will have a higher score. We decide to adopt the strategy of selecting a positive integer k < n, interviewing and then rejecting the first k applicants, and hiring the first applicant thereafter who has a higher score than all preceding applicants. If it turns out that the best-qualified applicant was among the first k interviewed, then we will hire the nth applicant. This strategy is formalized in the procedure ON-LINE-MAXIMUM(k, n), which appears below. Procedure ON-LINE-MAXIMUM returns the index of the candidate we wish to hire.

ON-LINE-MAXIMUM(k, n
1 bestscore - 
2 for i to k 
3     do if score(i) > bestscore 
4         then bestscore score(i
5 for i k + 1 to n 
6     do if score(i) > bestscore 
7         then return i 
8 return n 

书上给出了证明,比较多,这里就不列出了,感兴趣的同学可以参考http://mitpress.mit.edu/catalog/item/default.asp?tid=8570&ttype=2
这里直接给出结论:如果用k=n/e来实现这个策略,则可以以至少1/e的概率,成功地雇用到最优资格的应聘者。这是一种比较好的算法,貌似这个问题没有最优解,目前。
相关文章: 

 

Thursday, June 3, 2010

苏格拉底 最大的麦穗模型

苏格拉底的麦穗原理 

突然想起来上次面试过一个苏格拉底麦穗问题,即苏格拉底说:我请你穿越这片稻田,去摘一株最大最金黄的麦穗回来,但是有个规则:你不能走回头路,而且你只能摘一次。

当初我给出的解决方案类似于苏格拉底第三个弟子的做法,第三个弟子把麦田分为三份,走第一个1/3时,只看不摘,分出大、中、小三类麦穗,在第二个1/3里验证是否正确,然后选择了大麦穗中的一支美丽的麦穗。 

刚才吃饭的时候又突然想起来这个问题,上网搜了搜,也有了部分启发,即和算法导论的在线雇佣问题本质上是一样的(中文5.4.4节 66-68页)。为了偷懒我就直接贴英文的内容了:

As a final example, we consider a variant of the hiring problem. Suppose now that we do not wish to interview all the candidates in order to find the best one. We also do not wish to hire and fire as we find better and better applicants. Instead, we are willing to settle for a candidate who is close to the best, in exchange for hiring exactly once. We must obey one company requirement: after each interview we must either immediately offer the position to the applicant or must tell them that they will not receive the job. What is the trade-off between minimizing the amount of interviewing and maximizing the quality of the candidate hired?
We can model this problem in the following way. After meeting an applicant, we are able to give each one a score; let score(i) denote the score given to the ith applicant, and assume that no two applicants receive the same score. After we have seen j applicants, we know which of the j has the highest score, but we do not know if any of the remaining n - j applicants will have a higher score. We decide to adopt the strategy of selecting a positive integer k < n, interviewing and then rejecting the first k applicants, and hiring the first applicant thereafter who has a higher score than all preceding applicants. If it turns out that the best-qualified applicant was among the first k interviewed, then we will hire the nth applicant. This strategy is formalized in the procedure ON-LINE-MAXIMUM(k, n), which appears below. Procedure ON-LINE-MAXIMUM returns the index of the candidate we wish to hire.

ON-LINE-MAXIMUM(k, n
1 bestscore - 
2 for i to k 
3     do if score(i) > bestscore 
4         then bestscore score(i
5 for i k + 1 to n 
6     do if score(i) > bestscore 
7         then return i 
8 return n 

书上给出了证明,比较多,这里就不列出了,感兴趣的同学可以参考http://mitpress.mit.edu/catalog/item/default.asp?tid=8570&ttype=2
这里直接给出结论:如果用k=n/e来实现这个策略,则可以以至少1/e的概率,成功地雇用到最优资格的应聘者。这是一种比较好的算法,貌似这个问题没有最优解,目前。
相关文章: 

 

Tuesday, June 1, 2010

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0531盛大南大职业规划讲座

主讲人:盛大人力资源副总裁 sina微博爸爸的豆豆
本来我是抱着打酱油的态度去的,但是却收获不少,所谓无心插柳柳成荫。印象很深的几条写下来和大家分享一下
  1. 尽责:如何才算尽责,永远站在比你高的上司的角度来思考你的职责,这样才能取得上级信任
  2. 积极的态度:事情总是有两面性,一味地愤青或者关注自己改变不了的事实,会更苦闷,要去观察阳光的一面
  3. 首问:对负责甚至过问的事情,总是要确定是否完成
  4. 确认回复,开完会list自己的责任,向上司确认,收到上司的领导需要回复收到,ok,等等
  5. 选择一条路的时候,不要去羡慕别人的风景