大数据量的算法
大数据分析算法
大数据分析算法随着信息技术的发展，大数据正逐渐成为各行各业的重要资源。
然而，与海量数据同时增长的是数据分析的难度。
为了有效地处理大数据，并从中获取有意义的结论，人们开始着手研究各种大数据分析算法。
本文将介绍几种常见的大数据分析算法，以帮助读者了解它们的原理和应用。
一、关联分析算法关联分析算法是用于在大规模数据集中发现项与项之间的关联关系的算法。
这种算法的应用十分广泛，例如购物篮分析、市场调研等。
其中最常见的关联分析算法是Apriori算法。
Apriori算法根据事务数据库中的项集出现的频率，自底向上地挖掘出频繁项集。
通过一个迭代的过程，Apriori算法可以高效地发现频繁项集，并根据频繁项集构建关联规则，从而揭示出数据中的关联关系。
二、分类算法分类算法是将数据集划分为多个预定义的类别的算法。
在大数据分析中，我们可以使用分类算法来自动地将大量的数据进行分类。
常见的分类算法有朴素贝叶斯算法、决策树算法和支持向量机算法。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理和特征之间的独立性假设，可以高效地进行文本分类、垃圾邮件过滤等任务。
决策树算法通过构建决策树模型，将数据按照一系列规则进行分类。
支持向量机算法通过在高维空间中找到一个最优超平面，将数据划分为两类或多类。
三、聚类算法聚类算法是将相似的对象划分为同一组或同一类的算法。
聚类算法可以帮助我们对大量数据进行分类和分析。
其中最常见的聚类算法是K-means算法。
K-means算法通过迭代计算，将数据集划分为K个簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能高，不同簇之间的相似度尽可能低。
K-means算法在大数据集上具有较高的计算效率，因此被广泛应用在数据挖掘和图像分析领域。
四、回归算法回归算法是一种通过已知的自变量预测未知的因变量的算法。
在大数据分析中，回归算法可以用来建立预测模型并进行数据预测。
常见的回归算法有线性回归算法和逻辑回归算法。
线性回归算法基于线性关系来建立模型，适用于连续型数据预测。
十大经典大数据算法
十大经典大数据算法大数据算法是指应用于大规模数据集的算法，旨在从这些数据中提取有价值的信息和洞察力。
下面是十大经典大数据算法的介绍：1. MapReduce算法：MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型，它将任务分成多个子任务并在分布式计算环境中并行执行。
这种算法在Google的大数据处理框架Hadoop中得到广泛应用。
2. PageRank算法：PageRank是一种用于评估网页重要性的算法，通过分析网页之间的链接关系来确定网页的排名。
它在谷歌搜索引擎的排名算法中起到了重要作用。
3. Apriori算法：Apriori算法用于挖掘关联规则，通过发现数据集中的频繁项集来识别项目之间的关联。
该算法在市场篮子分析和推荐系统中有广泛应用。
4. k-means算法：k-means算法是一种聚类算法，用于将数据集划分为k个不重叠的簇。
该算法在数据挖掘和图像分析中常用于聚类分析。
5. 随机森林算法：随机森林是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并对它们的结果进行投票来进行分类或回归。
该算法在数据挖掘和机器学习中常用于分类和预测问题。
6. SVM算法：支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，用于进行分类和回归分析。
它通过构建一个最优的超平面来将不同类别的样本分开。
7. LDA算法：潜在狄利克雷分配（LDA）是一种用于主题建模的生成模型，用于从文本数据中发现隐藏的主题结构。
该算法在自然语言处理和信息检索中有广泛应用。
8. 特征选择算法：特征选择是一种用于从数据集中选择最相关特征的方法。
常用的特征选择算法包括信息增益、卡方检验和互信息等。
9. 随机梯度下降算法：随机梯度下降是一种用于优化模型参数的迭代优化算法。
该算法通过计算损失函数的梯度来更新模型参数，从而最小化损失函数。
10. 奇异值分解算法：奇异值分解（SVD）是一种矩阵分解方法，用于降低数据维度和提取数据的主要特征。
该算法在推荐系统和图像处理中常用于降维和特征提取。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、介绍在大数据时代，海量的数据对我们来说是一项巨大的财富，但如何从这些数据中提取有价值的信息却是一项挑战。
大数据算法是用于处理和分析大规模数据集的数学和统计方法。
它们帮助我们从海量数据中发现模式、提取特征、进行预测和优化等。
本文将介绍几种常用的大数据算法及其应用。
二、常用的大数据算法1. K均值聚类算法K均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集分成K个不相交的簇。
该算法通过计算数据点与聚类中心之间的距离来确定数据点所属的簇。
它在大数据分析中被广泛用于图像分割、文本聚类和推荐系统等领域。
2. 决策树算法决策树算法是一种基于树结构的分类和回归方法。
它通过对数据集进行递归划分，构建一个树形模型来进行预测。
决策树算法具有可解释性强、易于理解和实现的特点，在金融风险评估、医疗诊断和客户分类等领域有广泛应用。
3. 支持向量机算法支持向量机算法是一种二分类模型，通过在高维空间中构建超平面来实现分类。
它通过最大化分类边界的间隔来提高模型的鲁棒性和泛化能力。
支持向量机算法在文本分类、图像识别和网络入侵检测等领域具有良好的效果。
4. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习方法，它结合了多个决策树模型来进行分类和回归。
随机森林算法通过随机选择特征和样本来减少模型的方差，提高模型的泛化能力。
它在金融风控、信用评分和销售预测等领域有广泛应用。
5. 神经网络算法神经网络算法是一种模拟人脑神经元工作方式的机器学习算法。
它通过构建多层神经元网络来进行学习和预测。
神经网络算法具有强大的拟合能力和非线性建模能力，在图像识别、自然语言处理和语音识别等领域取得了重要突破。
三、大数据算法的应用案例1. 电商推荐系统电商推荐系统利用大数据算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人偏好，为用户推荐个性化的商品。
通过使用K均值聚类算法和协同过滤算法，电商平台可以更好地理解用户需求，提高销售量和用户满意度。
2. 智能交通管理智能交通管理利用大数据算法分析交通流量、车辆位置和道路状况，优化交通信号灯控制和路线规划。
大数据处理中使用的常见算法和技术
大数据处理中使用的常见算法和技术大数据处理是指利用计算机技术来处理大量、高速产生和不断积累的数据的一系列技术。
随着互联网的迅猛发展，数据已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。
而这些海量数据的处理，需要一系列算法和技术的支持。
一、MapReduce算法MapReduce算法是一种用于大数据处理的分布式计算框架，是Google公司开发的。
其基本思想是将原始数据分为若干个分片，然后由每台计算机单独处理对应分片的数据，最后将处理后的结果合并在一起。
这种处理方式可以大大提高数据的处理效率和处理能力。
二、Hadoop技术Hadoop技术是一个开源的分布式计算框架，是Apache软件基金会所开发的。
它由Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce两个主要模块组成。
通过Hadoop技术，用户可以简单地管理自己的数据，并利用MapReduce算法来进行处理。
三、机器学习技术机器学习技术是一种能够根据数据自我学习的技术，可以为数据的预测和模式发现提供支持。
通过机器学习技术，用户可以对大量的数据进行分类、聚类、分类和预测等处理，并获得有价值的信息。
四、神经网络技术神经网络技术是一种仿照生物神经系统的信息处理技术，是机器学习技术中的一项重要内容。
神经网络技术可以模拟人类的大脑，通过自我学习，可以对数据进行分类、聚类和预测等处理。
在大数据处理中，神经网络技术可以发现数据中的隐含关系和模式，为决策提供有价值的支持。
五、Spark技术Spark技术是一种开源的分布式计算框架，是Apache软件基金会所开发的。
它可以在不同的计算框架中使用，包括Hadoop、Mesos和Stand-alone等。
Spark技术的主要特点是速度高，可以在内存中进行计算，从而提高大数据处理的速度和效率。
六、数据挖掘技术数据挖掘技术是一种通过数据分析和处理，来发现潜在的关系和模式的技术。
它可以对大量数据进行分类、聚类、分类和预测等处理，并发现其中潜在的规律和趋势，为企业决策提供有价值的支持。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、概述在大数据时代，随着数据量的快速增长，人们需要更高效、准确地处理和分析海量数据。
大数据算法是指为了解决大数据量、高维度、高速度的数据处理和分析问题而设计的算法。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括聚类算法、分类算法、关联规则算法和推荐算法。
二、聚类算法1. K-means算法K-means算法是一种常用的聚类算法，它将数据集分成K个不同的簇，每一个簇中的数据点与该簇的质心最为相似。
K-means算法的步骤如下：a. 随机选择K个初始质心。
b. 将每一个数据点分配到最近的质心。
c. 更新质心位置，计算每一个簇的平均值。
d. 重复步骤b和c，直到质心再也不改变或者达到最大迭代次数。
2. DBSCAN算法DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它将数据点分为核心点、边界点和噪声点。
DBSCAN算法的步骤如下：a. 随机选择一个未访问的数据点。
b. 如果该点的邻域内有足够数量的数据点，则形成一个新的簇，将该点及其邻域内的点加入簇中。
c. 重复步骤b，直到所有数据点都被访问。
三、分类算法1. 决策树算法决策树算法是一种常用的分类算法，它通过构建树形结构来对数据进行分类。
决策树算法的步骤如下：a. 选择一个属性作为根节点。
b. 根据该属性的取值将数据集划分为不同的子集。
c. 对每一个子集递归地应用步骤a和b，直到满足住手条件。
d. 为每一个叶节点分配一个类别。
2. 支持向量机算法支持向量机算法是一种常用的二分类算法，它通过找到一个最优超平面来将数据点分开。
支持向量机算法的步骤如下：a. 将数据映射到高维空间。
b. 在高维空间中找到一个最优超平面，使得两个类别的数据点距离超平面最远。
c. 根据超平面将数据点分为不同的类别。
四、关联规则算法1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过计算频繁项集和关联规则来发现数据集中的关联关系。
Apriori算法的步骤如下：a. 找出数据集中的所有频繁项集。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、介绍在大数据时代，数据量庞大且复杂，如何从海量数据中提取有价值的信息成为了一项重要的任务。
为了解决这个问题，大数据领域涌现出了许多常用的算法，用于处理和分析大规模数据集。
本文将介绍几种常用的大数据算法，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法和推荐系统算法。
二、关联规则挖掘关联规则挖掘是一种用于发现数据集中项之间的关联关系的技术。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法和FP-growth算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种基于频繁项集的算法，用于发现数据集中频繁出现的项集和它们之间的关联规则。
该算法的核心思想是通过逐层增加项集的大小来搜索频繁项集。
具体步骤如下：- 初始化：生成所有单个项的候选项集。
- 迭代：根据最小支持度阈值，通过扫描数据集来筛选出频繁项集。
- 合并：将频繁项集组合成更大的候选项集。
- 重复迭代和合并步骤，直到无法生成更大的候选项集为止。
2. FP-growth算法FP-growth算法是一种基于频繁模式树的算法，用于高效地发现频繁项集和关联规则。
该算法通过构建一颗FP树来表示数据集，并利用树结构的特性来快速挖掘频繁项集。
具体步骤如下：- 构建FP树：遍历数据集，统计每个项的频次，并构建FP树。
- 构建条件模式基：根据FP树，生成每个项的条件模式基。
- 递归挖掘频繁项集：对每个项的条件模式基，递归地构建子FP树，并挖掘频繁项集。
三、聚类分析聚类分析是一种将数据集中的对象划分为不同组或簇的技术。
常用的聚类算法有K-means算法和DBSCAN算法。
1. K-means算法K-means算法是一种基于距离的聚类算法，用于将数据集划分为K个簇。
该算法的核心思想是通过迭代优化簇的中心点，使得每个样本点与其所属的簇中心点的距离最小化。
具体步骤如下：- 初始化：随机选择K个样本作为初始的簇中心点。
- 分配：对于每个样本点，计算其与各个簇中心点的距离，并将其分配到距离最近的簇中。
大数据的算法
大数据的算法随着互联网技术的发展和智能设备的普及，大数据正逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。
而大数据的处理和分析离不开强大的算法支持。
本文将详细介绍几种常见的大数据算法及其应用。
一、聚类算法聚类算法是大数据分析中常用的一种算法，它将数据集按照某种相似性准则划分成多个簇。
其中最常用的聚类算法包括K-means算法和DBSCAN算法。
K-means算法是一种迭代的聚类算法，它通过计算数据点之间的距离来确定每个数据点所属的簇。
该算法的核心思想是将数据点分配到离其最近的质心，然后更新质心的位置，直到质心不再变化为止。
K-means算法被广泛应用于市场细分、社交网络分析等领域。
DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，它通过计算数据点周围的密度来确定簇的形状和大小。
该算法将密度高的数据点作为核心点，将与核心点相连且密度足够大的数据点划分为同一个簇。
DBSCAN算法适用于发现任意形状的簇，因此在异常检测、图像分割等领域具有广泛的应用。
二、分类算法分类算法是大数据分析中另一种重要的算法，它根据一组已知类别的训练样本来构建一个分类模型，并用该模型对未知样本进行分类。
常见的分类算法包括朴素贝叶斯算法、决策树算法和支持向量机算法。
朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的分类算法，它假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。
该算法简单高效，在文本分类、垃圾邮件过滤等领域有广泛的应用。
决策树算法是一种基于树结构的分类算法，它通过对属性的划分来构建一个决策树模型。
该算法易于理解和实现，适用于解决多类别分类问题。
决策树算法被广泛应用于医学诊断、风险评估等领域。
支持向量机算法是一种基于间隔最大化的分类算法，它通过在样本空间中构造一个最优超平面来实现分类。
该算法具有较强的泛化能力，适用于解决高维空间、小样本和非线性分类问题。
支持向量机算法在图像识别、生物信息学等领域有广泛的应用。
三、关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法是用于发现数据集中项之间的关联关系的一种算法。
大数据的经典的四种算法
大数据的经典的四种算法大数据是指数据量巨大、种类繁多且变化速度快的数据集合。
为了高效地处理和分析大数据，需要使用特定的算法。
下面列举了大数据处理中经典的四种算法。
一、MapReduce算法MapReduce是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它由两个阶段组成：Map阶段和Reduce阶段。
在Map阶段，原始数据集被映射为一系列键值对，然后经过分组和排序。
在Reduce阶段，对每个键值对进行聚合和计算，最终得到结果。
MapReduce算法具有良好的可扩展性，可以有效地处理大规模数据。
二、PageRank算法PageRank是一种用于评估网页重要性的算法，广泛应用于搜索引擎中。
它通过分析网页之间的链接关系，计算每个网页的重要性指数。
PageRank算法将网页排名问题转化为一个随机游走问题，通过迭代计算网页的重要性。
这个算法对处理大规模的网页数据非常高效。
三、K-means算法K-means是一种常用的聚类算法，用于将数据分为多个簇。
该算法将数据集划分为k个簇，并将每个数据点分配到最近的簇。
在初始阶段，随机选择k个中心点，然后迭代计算每个数据点与中心点的距离，并更新簇的中心点。
最终得到稳定的簇划分结果。
K-means 算法在大数据处理中具有较高的效率和可扩展性。
四、Apriori算法Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的算法，常用于市场篮子分析等场景。
该算法通过扫描数据集，计算项集的支持度，并根据设定的最小支持度阈值，筛选出频繁项集。
然后，根据频繁项集构建关联规则，并计算规则的置信度。
Apriori算法通过迭代逐渐增加项集的大小，从而挖掘出频繁项集和关联规则。
以上四种算法在大数据处理中具有重要的作用。
MapReduce算法可用于分布式处理大规模数据；PageRank算法可用于评估网页的重要性；K-means算法可用于大规模数据的聚类分析；Apriori算法可用于挖掘大规模数据中的关联规则。
大数据的经典的四种算法
大数据的经典的四种算法大数据算法是在大数据环境下为了处理和分析大规模数据而设计的算法。
这些算法通常具有高效性、可伸缩性和准确性，在大数据应用中发挥着重要作用。
下面列举了大数据的四种经典算法。
一、PageRank算法PageRank算法是由谷歌公司创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）提出的一种用于评估网页重要性的算法。
PageRank算法通过分析网页之间的链接关系，将每个网页赋予一个权重值，表示该网页的重要程度。
重要的网页具有更高的权重值，从而在搜索引擎结果中排名更高。
PageRank算法的核心思想是基于图的链接结构进行网页排序，是搜索引擎中常用的排序算法之一。
二、k-means算法k-means算法是一种基于距离的聚类算法，用于将数据集划分成k 个不同的簇。
该算法将数据点分配到与其最近的簇中，然后根据每个簇的平均值更新簇的中心点，迭代进行，直到达到收敛条件。
k-means算法的优点是简单、高效，适用于大规模数据集。
它在聚类分析、图像分割和模式识别等领域有广泛应用。
三、Apriori算法Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的算法。
关联规则指的是数据集中项之间的相关性。
Apriori算法通过扫描数据集，计算项集的支持度和置信度，从而找到频繁项集和关联规则。
该算法的核心思想是通过逐层扩展频繁项集，从而减少搜索空间，提高算法效率。
Apriori算法在市场篮子分析、推荐系统和广告投放等领域有广泛应用。
四、随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，通过构建多个决策树并集成它们的结果来进行分类或回归任务。
随机森林算法的核心思想是通过随机选择特征和样本，构建多个决策树，并通过投票或平均等方式集成它们的预测结果，从而提高模型的准确性和泛化能力。
随机森林算法具有较好的抗噪声能力和可解释性，广泛应用于数据挖掘、图像识别和自然语言处理等领域。
五、朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
大数据十大经典算法讲解
大数据十大经典算法讲解大数据是指数据量极其庞大的数据集合，传统的数据处理方法已经无法处理如此大规模的数据。
因此，需要使用一些经典的算法来处理大数据。
下面我将介绍十大经典的大数据算法。
1. MapReduce：这是一种分布式计算模型，用于处理大规模数据集。
它将计算任务分成多个小任务，然后并行处理这些任务，最后将结果汇总。
MapReduce通过将数据切分为多个部分并在多个节点上进行计算，可以大大加快数据处理速度。
2. PageRank：这是一种被Google用于评估网页重要性的算法。
在大数据场景中，它可以用于评估节点（如用户、网页、电影等）的重要性。
PageRank算法通过计算从其他节点指向当前节点的链接数量来评估节点的重要性。
3. K-means：这是一种聚类算法，用于将数据集划分成多个簇。
它通过计算数据点与簇中心的距离来确定数据点属于哪个簇。
K-means算法可以用于将大规模数据集划分成多个小的簇，以便进一步分析和处理。
4. Apriori：这是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集。
频繁项集是指在数据集中经常同时出现的项的集合。
Apriori算法通过生成候选项集，并计算它们的支持度来发现频繁项集。
6. Random Forest：这是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归。
在大数据场景中，Random Forest可以处理高维度的数据，同时也能处理带有噪声和缺失值的数据。
7. AdaBoost：这是一种提升算法，用于提高弱分类器的准确率。
在大数据场景中，AdaBoost可以通过迭代训练多个弱分类器，并根据它们的权重做出最终的分类决策。
8. Gradient Boosting：这是一种梯度提升算法，通过迭代训练多个弱分类器来提高整体模型的准确率。
在大数据场景中，GradientBoosting可以通过并行计算和分布式计算来加速模型训练过程。
9. Deep Learning：这是一种用于处理大规模数据的神经网络算法。
大数据常用的算法
大数据常用的算法引言概述：随着大数据时代的到来，大数据算法变得越来越重要。
大数据算法是指在处理海量数据时，能够高效地提取有用信息的一种数学模型和方法。
本文将介绍几种常用的大数据算法，并详细阐述它们的原理和应用。
正文内容：一、聚类算法1.1 K-means算法：通过计算数据点之间的距离，将数据点划分为不同的簇。
它的应用包括客户细分、图像分割等。
1.2 DBSCAN算法：基于密度的聚类算法，能够识别出任意形状的簇。
它在异常检测和噪声数据过滤上有广泛应用。
二、分类算法2.1 决策树算法：通过对数据的特征进行分析，构建一颗树状结构，用于分类和预测。
它在金融风险评估和医学诊断等领域有广泛应用。
2.2 支持向量机算法：通过将数据映射到高维空间，找到一个最优超平面来进行分类。
它在文本分类和图像识别上有很好的效果。
三、关联规则挖掘算法3.1 Apriori算法：通过挖掘频繁项集和关联规则，发现数据中的相关性。
它在市场篮子分析和推荐系统中被广泛使用。
3.2 FP-growth算法：通过构建FP树和挖掘频繁模式，实现高效的关联规则挖掘。
它在网络入侵检测和用户行为分析等方面有应用。
四、回归算法4.1 线性回归算法：通过拟合线性模型，预测因变量与自变量之间的关系。
它在销售预测和房价预测等领域有广泛应用。
4.2 随机森林算法：通过构建多个决策树，综合预测结果，提高预测准确率。
它在金融风险评估和医学诊断等方面有应用。
五、推荐算法5.1 协同过滤算法：通过分析用户的历史行为和兴趣，给用户推荐相关的物品。
它在电商推荐和社交网络中有广泛应用。
5.2 基于内容的推荐算法：通过分析物品的特征和用户的偏好，给用户推荐相似的物品。
它在音乐推荐和新闻推荐等方面有应用。
总结：综上所述，大数据常用的算法包括聚类算法、分类算法、关联规则挖掘算法、回归算法和推荐算法。
这些算法在不同领域有着广泛的应用，能够帮助我们从海量数据中提取有用的信息，做出准确的预测和决策。
常用大数据量、海量数据处理方法（算法）总结
常用大数据量、海量数据处理方法（算法）总结第一篇：常用大数据量、海量数据处理方法 (算法)总结•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。
大数据常用的算法
大数据常用的算法一、任务描述本文将介绍大数据常用的算法，包括数据预处理、聚类分析、分类算法和推荐算法等。
通过详细的解释和示例，帮助读者了解这些算法的原理和应用场景。
二、数据预处理算法1. 缺失值处理：常见的处理方法有删除含有缺失值的样本、用均值或中位数填补缺失值、使用回归模型进行预测等。
2. 数据清洗：包括去重、去噪声、异常值处理等，以确保数据的质量和准确性。
3. 特征选择：通过评估特征的重要性，选择对目标变量有较大影响的特征，减少计算复杂度和提高模型性能。
三、聚类分析算法1. K-means算法：将数据集划分为K个簇，每个簇具有相似的特征，并通过迭代优化簇的质心来实现聚类效果。
2. DBSCAN算法：基于密度的聚类算法，能够自动发现任意形状的簇，并将离群点识别为噪声。
3. 层次聚类算法：通过不断合并或分割簇来构建层次结构，从而实现聚类结果的可视化和分析。
四、分类算法1. 决策树算法：通过构建树结构来进行分类，根据特征的不同分支到达不同的叶节点，最终得到分类结果。
2. 支持向量机算法：通过构建超平面将不同类别的样本分开，寻找最优的划分边界，以实现分类任务。
3. 朴素贝叶斯算法：基于贝叶斯定理，通过计算样本的后验概率来进行分类，具有较强的分类能力。
五、推荐算法1. 协同过滤算法：根据用户的历史行为和其他用户的行为进行推荐，通过发现用户之间的相似性来预测用户的兴趣。
2. 基于内容的推荐算法：根据物品的属性和用户的历史偏好，推荐与用户兴趣相似的物品。
3. 隐语义模型算法：通过分解用户-物品评分矩阵，学习用户和物品的潜在特征，从而实现个性化推荐。
六、总结本文介绍了大数据常用的算法，包括数据预处理、聚类分析、分类算法和推荐算法等。
这些算法在大数据分析中发挥着重要作用，能够帮助我们从海量数据中提取有价值的信息。
在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的算法，并进行参数调优和模型评估，可以提高算法的准确性和效率。
大数据常用的算法
大数据常用的算法大数据时代的到来，给企业和组织带来了海量的数据，如何从这些数据中提取有价值的信息成为了一项重要的任务。
为了应对这个挑战，大数据领域涌现出了许多算法和技术。
本文将介绍一些常用的大数据算法，包括数据挖掘、机器学习和深度学习等方面。
一、数据挖掘算法1. 关联规则挖掘算法关联规则挖掘算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过挖掘数据集中的关联规则，可以发现数据之间的关联关系，匡助企业和组织做出更明智的决策。
2. 聚类算法聚类算法用于将数据集中的对象划分为不同的组，使得同一组内的对象相似度较高，而不同组之间的相似度较低。
聚类算法可以匡助企业和组织发现数据集中的隐藏模式和规律。
3. 分类算法分类算法用于将数据集中的对象划分为不同的类别。
通过对已有数据的学习，分类算法可以对新的数据进行分类预测。
分类算法在广告推荐、垃圾邮件过滤等领域有广泛的应用。
二、机器学习算法1. 决策树算法决策树算法通过构建一个树状结构来进行决策。
它根据已有数据的特征和标签，自动构建一个决策树模型，用于对新的数据进行分类或者预测。
2. 支持向量机算法支持向量机算法通过将数据映射到高维空间，找到一个最优的超平面来进行分类。
它在处理高维数据和非线性数据方面具有较好的性能。
3. 随机森林算法随机森林算法是一种集成学习算法，它通过组合多个决策树来进行分类或者预测。
随机森林算法具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。
三、深度学习算法1. 神经网络算法神经网络算法是一种摹拟人脑神经元网络的算法。
它通过多层神经元的连接和权重调整来进行学习和预测。
神经网络算法在图象识别、语音识别等领域取得了很大的突破。
2. 卷积神经网络算法卷积神经网络算法是一种特殊的神经网络算法，它通过卷积操作和池化操作来提取图象特征。
卷积神经网络算法在图象处理和计算机视觉方面有很好的表现。
3. 递归神经网络算法递归神经网络算法是一种能够处理序列数据的神经网络算法。
它通过将前一时刻的输出作为当前时刻的输入，实现对序列数据的建模和预测。
大数据常用的算法
大数据常用的算法标题：大数据常用的算法引言概述：随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行各业的重要组成部分。
在处理大数据时，算法起着至关重要的作用。
本文将介绍大数据常用的算法，帮助读者更好地了解大数据处理过程中常用的算法。
一、聚类算法1.1 K均值算法：K均值算法是一种常用的聚类算法，通过将数据点分配到K 个不同的簇中，使得每个数据点与其所在簇的中心点的距离最小化。
1.2 DBSCAN算法：DBSCAN算法是一种基于密度的聚类算法，能够发现任意形状的簇。
该算法通过定义核心点、边界点和噪声点来进行聚类。
1.3 层次聚类算法：层次聚类算法是一种树状聚类方法，通过逐步合并最相似的簇来构建聚类树，从而得到不同层次的聚类结果。
二、分类算法2.1 决策树算法：决策树算法是一种常用的分类算法，通过构建树状结构来表示不同类别之间的关系。
该算法易于理解和解释，适用于各种类型的数据。
2.2 支持向量机算法：支持向量机算法是一种二分类模型，通过构建最大间隔超平面来实现分类。
该算法在处理高维数据和非线性数据方面表现出色。
2.3 朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法，通过假设特征之间相互独立来简化计算。
该算法在文本分类等领域有着广泛的应用。
三、回归算法3.1 线性回归算法：线性回归算法是一种用于建立变量之间线性关系的回归分析方法。
该算法通过最小化残差平方和来找到最佳拟合直线。
3.2 逻辑回归算法：逻辑回归算法是一种用于处理二分类问题的回归算法，通过将线性回归结果映射到0和1之间来实现分类。
3.3 随机森林算法：随机森林算法是一种集成学习算法，通过构建多个决策树来实现回归和分类任务。
该算法在处理大数据和高维数据时表现出色。
四、关联规则算法4.1 Apriori算法：Apriori算法是一种用于发现频繁项集的关联规则算法，通过逐层搜索频繁项集来发现数据中的关联规则。
4.2 FP-growth算法：FP-growth算法是一种用于挖掘频繁项集的关联规则算法，通过构建FP树来高效地发现频繁项集。
大数据常用的算法
大数据常用的算法大数据时代的到来，给数据分析和处理带来了巨大的挑战。
为了更好地处理大规模的数据集，人们开发了许多常用的算法。
这些算法在大数据领域发挥着重要作用，能够帮助人们从海量数据中提取有价值的信息。
一、数据预处理算法1. 数据清洗算法：数据清洗是指对原始数据进行去除噪声、修复缺失值、处理异常值等操作的过程。
常用的数据清洗算法有离群值检测、缺失值插补、重复值处理等。
2. 特征选择算法：特征选择是指从原始数据中选择出最具有代表性和重要性的特征，以减少数据集的维度和复杂度。
常用的特征选择算法有信息增益、卡方检验、相关系数等。
3. 特征转换算法：特征转换是将原始数据转换为更适合建模的形式，常用的特征转换算法有主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等。
二、数据挖掘算法1. 关联规则挖掘算法：关联规则挖掘是指从大规模数据集中发现项集之间的关联关系。
常用的关联规则挖掘算法有Apriori算法、FP-Growth算法等。
2. 分类算法：分类是指将数据集中的样本划分到不同的类别中。
常用的分类算法有决策树、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯等。
3. 聚类算法：聚类是指将数据集中的样本划分为若干个类别，使得同一类别内的样本相似度较高，不同类别之间的样本相似度较低。
常用的聚类算法有K-means算法、DBSCAN算法等。
4. 预测算法：预测是指根据已有的数据，通过建立模型来预测未来的结果。
常用的预测算法有线性回归、逻辑回归、神经网络等。
三、数据处理算法1. 排序算法：排序是指将数据集中的元素按照一定的规则进行排列的过程。
常用的排序算法有冒泡排序、快速排序、归并排序等。
2. 查找算法：查找是指在数据集中查找指定元素的过程。
常用的查找算法有二分查找、哈希查找等。
3. 图算法：图算法是指在图结构上进行操作和计算的算法。
常用的图算法有最短路径算法、最小生成树算法等。
四、机器学习算法1. 监督学习算法：监督学习是指从有标签的训练数据中学习出一个模型，然后用该模型对新样本进行预测。
大数据常用的算法
大数据常用的算法简介：随着大数据时代的到来，大数据分析成为了各行各业的重要工具。
为了处理海量的数据，各种算法被开辟出来，以匡助我们从数据中提取有价值的信息。
本文将介绍一些大数据常用的算法，包括数据挖掘、机器学习和深度学习等领域的算法。
一、数据挖掘算法1. 关联规则算法：关联规则算法用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。
通过分析数据集中的项集之间的关联关系，可以发现隐藏在数据中的有价值的信息。
常用的关联规则算法有Apriori算法和FP-growth算法。
2. 聚类算法：聚类算法用于将数据集中的对象分成不同的组或者簇，使得同一组内的对象相似度较高，不同组之间的相似度较低。
常用的聚类算法有K-means算法和DBSCAN算法。
3. 分类算法：分类算法用于将数据集中的对象分成不同的类别。
通过学习已知类别的样本，分类算法可以对未知类别的样本进行分类预测。
常用的分类算法有决策树算法、朴素贝叶斯算法和支持向量机算法。
二、机器学习算法1. 线性回归算法：线性回归算法用于建立输入变量和输出变量之间的线性关系模型。
通过拟合数据点，线性回归算法可以预测未知数据的输出值。
常用的线性回归算法有普通最小二乘法和岭回归法。
2. 决策树算法：决策树算法通过对数据集进行划分，构建一棵树形结构，用于分类和回归问题。
通过逐步判断特征属性的取值，决策树算法可以对未知数据进行分类或者预测。
常用的决策树算法有ID3算法和CART算法。
3. 支持向量机算法：支持向量机算法用于解决二分类和多分类问题。
通过在特征空间中找到一个最优的超平面，支持向量机算法可以将不同类别的样本分开。
常用的支持向量机算法有线性支持向量机和非线性支持向量机。
三、深度学习算法1. 神经网络算法：神经网络算法摹拟人脑的神经元网络结构，通过多层神经元之间的连接和权重调整，实现对复杂模式的学习和识别。
常用的神经网络算法有多层感知机和卷积神经网络。
2. 循环神经网络算法：循环神经网络算法是一种具有记忆功能的神经网络模型，适合于处理序列数据和时间序列数据。
如何处理大数据量的算法和存储问题
如何处理大数据量的算法和存储问题随着互联网和数字化技术的迅速发展，大数据量的算法和存储问题日益受到关注。
处理大数据量的挑战在于数据量庞大、多样性高、实时性强，需要运用高效的算法和存储技术来有效地管理和分析数据。
本文将从算法和存储两方面探讨如何处理大数据量的问题。
一、算法1.分布式计算：大数据量的处理需要并行计算的支持，分布式计算是一种解决方案。
通过将数据分割成小块，分布式计算可以同时处理多个数据块，加快数据处理速度。
一些流行的分布式计算框架包括Hadoop、Spark和Flink等。
2.数据压缩：对大数据量进行压缩可以减少存储空间和传输带宽的消耗。
常见的数据压缩算法包括Gzip、Snappy和LZ4等。
在处理大数据量时，合理的数据压缩算法可以提高数据的存储效率和传输速度。
3.数据清洗和预处理：大数据量中往往包含大量的噪声和异常数据，数据清洗和预处理是必不可少的步骤。
通过数据清洗和预处理，可以提高数据质量，减少算法对噪声数据的影响，提高算法的准确性和效率。
4.并行算法：大数据量的处理需要高效的并行算法来加速数据处理过程。
并行算法可以同时处理多个数据块，提高算法的运行速度。
一些常用的并行算法包括MapReduce、Parallel Sort和Pregel等。
5.实时处理：大数据量的处理往往需要实时性强的算法来满足用户对数据的及时查询和分析需求。
实时处理算法可以在数据到达后立即进行处理，减少数据处理的延迟时间，提高数据的实时性。
二、存储1.分布式存储：大数据量的存储需要高效的分布式存储系统来管理数据。
分布式存储系统可以根据数据量的增长进行水平扩展，提高数据的存储容量和性能。
一些常用的分布式存储系统包括HDFS、Ceph 和GlusterFS等。
2.冷热数据分离：对大数据量进行冷热数据分离可以提高存储效率。
将常用的热数据存储在高速存储介质上，冷数据存储在廉价的存储介质上，既可以提高数据的访问速度，又可以节约存储成本。
你所知道的大数据算法到底是什么？
你所知道的大数据算法到底是什么？大数据十大算法：一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。
决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。
C4.5相比于ID3改进的地方有：1、用信息增益率来选择属性。
ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来定义信息，ID3使用的是熵(entropy，熵是一种不纯度度量准则), 也就是熵的变化值.而C4.5用的是信息增益率。
对，区别就在于一个是信息增益，一个是信息增益率。
一般来说率就是用来取平衡用的，就像方差起的作用差不多，比如有两个跑步的人，一个起点是10m/s的人、其10s后为20m/s；另一个人起速是1m/s、其1s后为2m/s。
如果紧紧算差值那么两个差距就很大了，如果使用速度增加率(加速度，即都是为1m/s^2)来衡量，2个人就是一样的加速度。
因此，C4.5克服了ID3用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。
2、在树构造过程中进行剪枝，在构造决策树的时候，那些挂着几个元素的节点，不考虑最好，不然容易导致overfitting。
3、对非离散数据也能处理。
4、能够对不完整数据进行处理。
二、The k-means algorithm 即K-Means算法k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割(k < n)。
它与处理混合正态分布的最大期望算法(本十大算法第五条)很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。
它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。
三、 Support vector machines支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。
大数据算法
大数据算法大数据算法是一种重要的技术手段，用于处理和分析大规模数据集。
随着数据的不断增长，传统的算法已经无法满足这种需求，因此大数据算法的出现是必然的。
一、什么是大数据算法大数据算法是指用于处理大规模数据集的算法，这些算法需要高效、准确、可扩展和具有鲁棒性。
目前，常见的大数据算法有分布式算法、图算法、机器学习算法等。
1、分布式算法分布式算法是指将任务划分为多个子任务，并将这些子任务分配给多个节点运行的算法。
分布式算法能够充分利用多个计算节点的计算资源，提高算法的计算速度和处理能力。
常见的分布式算法有MapReduce、Spark等。
2、图算法图算法是指处理图数据的算法，图数据是指由节点和边组成的数据结构。
图算法基于图的结构特点，能够快速、高效地处理大型图数据。
常见的图算法有PageRank、BFS（广度优先搜索算法）等。
3、机器学习算法机器学习算法是指通过学习已有数据来预测未知数据的算法。
机器学习算法将大规模数据处理和分析工作交给计算机自动完成，大大提高了数据处理效率和准确率。
常见的机器学习算法有决策树、随机森林、神经网络等。
二、大数据算法的应用场景大数据算法可以应用于各种领域，如金融、保险、电商等。
以下是一些典型的应用场景：1、金融金融领域中，大数据算法可以用来进行风险评估、信用评级、欺诈检测等工作。
通过对大量金融数据的分析，可以快速、准确地预测借款人的还款能力、识别欺诈行为等。
2、保险保险领域中，大数据算法可以用来进行赔偿审核、理赔处理、客户风险评估等工作。
通过对大量保险数据的分析，可以快速、准确地确定保险赔偿范围、检测保险欺诈等。
3、电商电商领域中，大数据算法可以用来进行商品推荐、广告投放、用户画像等工作。
通过对大量用户数据的分析，可以精准地推荐商品、定向广告投放等。
三、大数据算法的优势大数据算法相对于传统算法具有以下优势：1、高效性传统算法处理大规模数据集时，需要花费大量时间和计算资源。
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作者：July、youwang、yanxionglu。
时间：二零一一年三月二十六日说明：本文分为俩部分，第一部分为10道海量数据处理的面试题，第二部分为10个海量数据处理的方法总结。
有任何问题，欢迎交流、指正。
出处：/v_JULY_v。
第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取出来，逐个写入到一个大文件中。
注意到IP是32位的，最多有个2^32个IP。
同样可以采用映射的方法，比如模1000，把整个大文件映射为1000个小文件，再找出每个小文中出现频率最大的IP（可以采用hash_map进行频率统计，然后再找出频率最大的几个）及相应的频率。
然后再在这1000个最大的IP 中，找出那个频率最大的IP，即为所求。
或者如下阐述（雪域之鹰）：算法思想：分而治之+Hash1.IP地址最多有2^32=4G种取值情况，所以不能完全加载到内存中处理；2.可以考虑采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中。
这样，每个小文件最多包含4MB个IP地址；3.对于每一个小文件，可以构建一个IP为key，出现次数为value的Hash map，同时记录当前出现次数最多的那个IP地址；4.可以得到1024个小文件中的出现次数最多的IP，再依据常规的排序算法得到总体上出现次数最多的IP；2、搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。
假设目前有一千万个记录（这些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。
一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。
），请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。
典型的Top K算法，还是在这篇文章里头有所阐述，详情请参见：十一、从头到尾彻底解析Hash表算法。
文中，给出的最终算法是：第一步、先对这批海量数据预处理，在O（N）的时间内用Hash表完成统计（之前写成了排序，特此订正。
July、2011.04.27）；第二步、借助堆这个数据结构，找出Top K，时间复杂度为N…logK。
即，借助堆结构，我们可以在log量级的时间内查找和调整/移动。
因此，维护一个K(该题目中是10)大小的小根堆，然后遍历300万的Query，分别和根元素进行对比所以，我们最终的时间复杂度是：O（N）+ N‟*O（logK），（N为1000万，N‟为300万）。
ok，更多，详情，请参考原文。
或者：采用trie树，关键字域存该查询串出现的次数，没有出现为0。
最后用10个元素的最小推来对出现频率进行排序。
3、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字节，内存限制大小是1M。
返回频数最高的100个词。
方案：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)%5000，然后按照该值存到5000个小文件（记为x0,x1,…x4999）中。
这样每个文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
对每个小文件，统计每个文件中出现的词以及相应的频率（可以采用trie树/hash_map等），并取出出现频率最大的100个词（可以用含100个结点的最小堆），并把100个词及相应的频率存入文件，这样又得到了5000个文件。
下一步就是把这5000个文件进行归并（类似与归并排序）的过程了。
4、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。
还是典型的TOP K算法，解决方案如下：方案1：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）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）。
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。
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）。
对这10个文件进行归并排序（内排序与外排序相结合）。
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。
5、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？方案1：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。
遍历文件a，对每个url求取hash(url)%1000，然后根据所取得的值将url分别存储到1000个小文件（记为a0,a1,…,a999）中。
这样每个小文件的大约为300M。
遍历文件b，采取和a相同的方式将url分别存储到1000小文件（记为b0,b1,…,b999）。
这样处理后，所有可能相同的url都在对应的小文件（a0vsb0,a1vsb1,…,a999vsb999）中，不对应的小文件不可能有相同的url。
然后我们只要求出1000对小文件中相同的url即可。
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。
方案2：如果允许有一定的错误率，可以使用Bloom filter，4G内存大概可以表示340亿bit。
将其中一个文件中的url使用Bloom filter映射为这340亿bit，然后挨个读取另外一个文件的url，检查是否与Bloom filter，如果是，那么该url应该是共同的url（注意会有一定的错误率）。
Bloom filter日后会在本BLOG内详细阐述。
6、在2.5亿个整数中找出不重复的整数，注，内存不足以容纳这2.5亿个整数。
方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存2^32 * 2 bit=1 GB内存，还可以接受。
然后扫描这2.5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。
所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
方案2：也可采用与第1题类似的方法，进行划分小文件的方法。
然后在小文件中找出不重复的整数，并排序。
然后再进行归并，注意去除重复的元素。
7、腾讯面试题：给40亿个不重复的unsigned int的整数，没排过序的，然后再给一个数，如何快速判断这个数是否在那40亿个数当中？与上第6题类似，我的第一反应时快速排序+二分查找。
以下是其它更好的方法：方案1：oo，申请512M的内存，一个bit位代表一个unsigned int值。
读入40亿个数，设置相应的bit位，读入要查询的数，查看相应bit位是否为1，为1表示存在，为0表示不存在。
dizengrong：方案2：这个问题在《编程珠玑》里有很好的描述，大家可以参考下面的思路，探讨一下：又因为2^32为40亿多，所以给定一个数可能在，也可能不在其中；这里我们把40亿个数中的每一个用32位的二进制来表示假设这40亿个数开始放在一个文件中。
然后将这40亿个数分成两类:1.最高位为02.最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=20亿，而另一个>=20亿（这相当于折半了）；与要查找的数的最高位比较并接着进入相应的文件再查找再然后把这个文件为又分成两类:1.次最高位为02.次最高位为1并将这两类分别写入到两个文件中，其中一个文件中数的个数<=10亿，而另一个>=10亿（这相当于折半了）；与要查找的数的次最高位比较并接着进入相应的文件再查找。
…….以此类推，就可以找到了,而且时间复杂度为O(logn)，方案2完。
附：这里，再简单介绍下，位图方法：使用位图法判断整形数组是否存在重复判断集合中存在重复是常见编程任务之一，当集合中数据量比较大时我们通常希望少进行几次扫描，这时双重循环法就不可取了。
位图法比较适合于这种情况，它的做法是按照集合中最大元素max创建一个长度为max+1的新数组，然后再次扫描原数组，遇到几就给新数组的第几位置上1，如遇到5就给新数组的第六个元素置1，这样下次再遇到5想置位时发现新数组的第六个元素已经是1了，这说明这次的数据肯定和以前的数据存在着重复。
这种给新数组初始化时置零其后置一的做法类似于位图的处理方法故称位图法。
它的运算次数最坏的情况为2N。
如果已知数组的最大值即能事先给新数组定长的话效率还能提高一倍。
欢迎，有更好的思路，或方法，共同交流。
8、怎么在海量数据中找出重复次数最多的一个？方案1：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）。
9、上千万或上亿数据（有重复），统计其中出现次数最多的钱N个数据。
方案1：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。
然后就是取出前N个出现次数最多的数据了，可以用第2题提到的堆机制完成。
10、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：这题是考虑时间效率。
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）。
然后是找出出现最频繁的前10 个词，可以用堆来实现，前面的题中已经讲到了，时间复杂度是O(n*lg10)。
所以总的时间复杂度，是O(n*le)与O(n*lg10)中较大的哪一个。
附、100w个数中找出最大的100个数。
方案1：在前面的题中，我们已经提到了，用一个含100个元素的最小堆完成。
复杂度为O(100w*lg100)。
方案2：采用快速排序的思想，每次分割之后只考虑比轴大的一部分，知道比轴大的一部分在比100多的时候，采用传统排序算法排序，取前100个。