自己之高等学校

过完元旦虽是2014年,也就是说我当年即使规范的30夏了。三十而立,我倒是庸常如故,而且在可预知的前景,仍然以连续庸常下去。并无是说自本着「庸常」有啊不称心,事实上现在底在就是本人这种心智以及协和的食指所能够获得的极其舒适日子了。只是,夜深人静之时节想起从年少好狂的光景,或是比较起那些跟自身同龄的「成功者」们,还是当小意下难平。

作者:July、youwang、yanxionglu。
时光:二零一同年三月二十六日
征:本文分为俩组成部分,第一部分也10鸣海量数据处理的面试题,第二有些吗10只海量数据处理的方总结。有任何问题,欢迎交流、指正。

王小波先生的《黄金时期》中产生同各绰号颇不优雅的李先生,这员镇知识分子在美帝毕业后回国报效,结果却于文革中中到祥和没辙想像的污辱,慢慢地外就起来怀疑是在是匪忠实的,是外的某部印度同学玩的巫术——因为他读书时绝对无法想像自己会产生那样的未来。我自然未必跟李先生同「龟头血肿」,但有少数凡是同等之,那就算是从前本身吧束手无策想像自己会有今日这样同样种植最平庸的前景。

出处:http://blog.csdn.net/v\_JULY\_v

 

第一片段、十鸣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之良IP。

     
首先是及时无异龙,并且是看百度的日记中之IP取出来,逐个写副到一个不胜文件中。注意到IP是32员的,最多起只2^32个IP。同样可以采用映射的主意,比如模1000,把一切大文件映射为1000独稍文件,再找有每个微文中出现频率最充分之IP(可以以hash_map进行频率统计,然后重新找找来效率最酷的几乎单)及相应的效率。然后又于即时1000独极充分的IP中,找来好频率最要命之IP,即为所要。

要正如阐释(雪域之鹰):
算法思想:分而治之+Hash

1.IP地方最多起2^32=4G种植取值情况,所以不能够全加载到内存中处理; 
2.得以考虑采取“分而治之”的构思,按照IP地址之Hash(IP)%1024价,把海量IP日志分别存储到1024独稍文件中。这样,每个微文件最多包含4MB个IP地址; 
3.于各级一个略带文件,可以构建一个IP为key,出现次数为value的Hash
map,同时记录时起次数最多的特别IP地址;
4.可以收获1024单稍文件中之起次数最多的IP,再因常规的排序算法得到完全达标出现次数最多之IP;

2、搜索引擎会通过日记文件把用户每次找使用的保有寻串都记录下来,每个查询串的长短也1-255字节。    
假设目前来一千万只记录(这些查询串的重复度比较强,虽然总数是1千万,但一旦除去重复后,不跳3百万个。一个查询串的重复度越强,说明查询其的用户越来越多,也就算是更为热。),请你统计最俏之10个查询串,要求用的内存不克过1G。

    典型的Top
K算法,还是当就篇稿子中有阐述,详情请参见:十一、从头到尾彻底解析Hash表算法。
    
    文中,给起之终极算法是:
   
第一步、先对立即批海量数据预处理,在O(N)的时空内为此Hash表完成统计(之前写成了排序,特此立正。July、2011.04.27);
    第二步、借助堆这个数据结构,找来Top K,时间复杂度为N‘logK。
       
即,借助堆结构,我们好在log量级的年月内寻找和调整/移动。因此,维护一个K(该问题中是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,我们最后之时空复杂度是:O(N)

  • N’*O(logK),(N为1000万,N’为300万)。ok,更多,详情,请参见原文。

   
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。最后所以10单要素的卓绝小推来对出现频率进行排序。

3、有一个1G高低的一个文本,里面每一样推行是一个词,词的大大小小非超16字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100单词。

   
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只小文件(记为x0,x1,…x4999)中。这样每个文件约是200k左右。

   
如果中的部分文件超过了1M高低,还可以按照类似之计继续往下分,直到分解得到的多少文件之轻重缓急都无超1M。
   
对每个微文件,统计每个文件中冒出的乐章与相应的频率(可以利用trie树/hash_map等),并取出出现频率最充分之100个词(可以就此饱含100单结点的极度小堆),并把100只词和相应的频率存入文件,这样以得到了5000个文件。下同样步就是是将当时5000只文本进行统一(类似与由并排序)的过程了。

4、有10只公文,每个文件1G,每个文件的各个一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能再。要求你照query的频度排序。

    还是一枝独秀的TOP K算法,解决方案如下:
    方案1:
   
顺序读取10独公文,按照hash(query)%10的结果以query写副到另外10单文本(记为)中。这样初转变的文书每个的轻重缓急约为1G(假设hash函数是随意的)。
    
    找一令内存在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。利用高效/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输出到文件被。这样得到了10只败好序的文书(记为)。

    对当下10个文本进行由并排序(内排序和外排序相结合)。

    方案2:
    
一般query的总量是简单的,只是又的次数比较多而曾,可能对所有的query,一次性就可以进入到内存了。这样,我们尽管得运用trie树/hash_map等一直来统计每个query出现的次数,然后按出现次数做快速/堆/归并排序虽足以了。

    方案3:
   
与方案1类似,但每当做完hash,分成多单文件后,可以交多只文本来处理,采用分布式的架来拍卖(比如MapReduce),最后还拓展合并。

5、
给定a、b两独文本,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尺寸为5G×64=320G,远远盖内存限制的4G。所以不可能将那个完全加载到内存中处理。考虑动用分而治之的办法。

   
遍历文件a,对每个url求取hash(url)%1000,然后根据所取得的价值将url分别存储到1000独稍文件(记为a0,a1,…,a999)中。这样每个微文件的光景为300M。

   
遍历文件b,采取与a相同的方式将url分别存储到1000稍文件(记为b0,b1,…,b999)。这样处理后,所有可能同样的url都在相应的略微文件(a0vsb0,a1vsb1,…,a999vsb999)中,不对应的有点文件未可能发雷同之url。然后我们只要求发生1000针对小文件中同之url即可。

   
求每对小文件被一律的url时,可以把里面一个有些文件之url存储到hash_set中。然后遍历另一个稍文件的每个url,看那个是否在刚构建的hash_set中,如果是,那么就是同步的url,存到文件里就是好了。

    方案2:如果同意有早晚之错误率,可以动用Bloom
filter,4G内存大概可以表示340亿bit。将中间一个文书中的url使用Bloom
filter映射为当时340亿bit,然后依次读取另外一个文件的url,检查是不是跟Bloom
filter,如果是,那么该url应该是并的url(注意会有自然之错误率)。

    Bloom filter日后会见当本BLOG内详细阐释。

6、在2.5亿单整数中搜寻来非又的整数,注,内存不足以包容这2.5亿个整数。

   
方案1:采用2-Bitmap(每个数分配2bit,00意味不存在,01表示出现相同坏,10象征多次,11无意义)进行,共得外存2^32
* 2 bit=1
GB内存,还足以承受。然后扫描这2.5亿只整数,查看Bitmap中相对应位,如果是00变01,01转换10,10保障无变换。所写完事后,查看bitmap,把针对应位是01的平头输出即可。

   
方案2:也只是使用和第1开类似之计,进行划分小文件的措施。然后以多少文件中摸索来未重复的整数,并排序。然后重新开展统一,注意去重复的元素。

7、腾讯面试题:给40亿单不还的unsigned
int的平头,没清除过序的,然后再次为一个数,如何高效判断这个累是否在那么40亿个数当中?

   
与齐第6挥毫类似,我之首先反馈常常飞排序+二分查找。以下是其它更好之措施:
    方案1:oo,申请512M底内存,一个bit位代表一个unsigned
int值。读入40亿个数,设置相应的bit位,读入要查询的往往,查看相应bit位是否也1,为1象征是,为0表示不存。

    dizengrong:
    方案2:是题目在《编程珠玑》里发出酷好之描述,大家可以参照下面的思绪,探讨一下:
又因为2^32呢40亿大多,所以让得一个累可能以,也或未在其间;
此间我们管40亿个数中的各国一个据此32各项之老二上前制来表示
倘若这40亿个数开始在一个文书中。

    然后拿及时40亿个数分成两像样:
      1.绝高位为0
      2.太高位为1
   
并拿马上有限类分别写副到片只文件中,其中一个文件中数的个数<=20亿,而另一个>=20亿(这一定给折半了);
以及如找的多次的参天位比并继进入相应的公文再次找找

    再接下来拿此文件也以分为两看似:
      1.次最高位为0
      2.次高高的位也1

   
并拿即时有限接近分别写副到片个公文中,其中一个文件中数的个数<=10亿,而其余一个>=10亿(这一定给折半了);
    与如找的累累的不行高位比并随后进入相应的文本再度找。
    …….
    以此类推,就得找到了,而且时间复杂度为O(logn),方案2扫尾。

   附:此处,再简单介绍下,位图方法:
    使用各图法判断整形数组是否有重复 
   
判断集合中是双重是广泛编程任务有,当集合中数据量比较深时我们日常要少进行几涂鸦扫描,这时又循环法就不可取了。

   
位图法比较符合给这种气象,它的做法是按集中最可怜因素max创建一个长度也max+1的初数组,然后重新扫描原数组,遇到几不怕受新数组的第几位置上1,如遇5就被新数组的第六独首批素置1,这样下次再也遇上5相思置位时发现新数组的第六单要素都是1了,这证明这次的数目肯定跟原先的数码在正在还。这种被新数组初始化时置零其后置一之做法类似于位图的处理办法故称员图法。它的运算次数最可怜之景象吧2N。如果就解数组的极度深价值就是会事先让新数组定长的言辞效率还能增进一加倍。

    欢迎,有重新好的思路,或措施,共同交流。

8、怎么当海量数据被摸索来还次数最多的一个?    
   
方案1:先做hash,然后求模映射为多少文件,求出每个微文件被重复次数最多之一个,并记下重复次数。然后搜索有上同步要出之数中又次数最多的一个就算是所求(具体参考前的修)。

9、上千万要上亿数据(有重新),统计中出现次数最多之钱N个数据。

   
方案1:上千万要么上亿的数目,现在之机的内存应该力所能及存下。所以考虑下hash_map/搜索二叉树/红黑树等来展开统计次数。然后就是取出前N个冒出次数最多的数量了,可以据此第2书提到的堆机制完成。

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面10独词,请给有想,给来时间复杂度分析。

   
方案1:这书是考虑时间效率。用trie树统计每个词起的次数,时间复杂度是O(n*le)(le表示单词的平准长度)。然后是寻觅来出现不过频繁的面前10独词,可以就此堆来促成,前面的书写中已经出口到了,时间复杂度是O(n*lg10)。所以总的工夫复杂度,是O(n*le)与O(n*lg10)中比充分之呐一个。

就、100w独数吃找来极其充分之100个数。

   
方案1:在眼前的修中,我们早已关系了,用一个带有100单因素的极度小堆得。复杂度为O(100w*lg100)。

   
方案2:采用快速排序的思量,每次分割之后才考虑比轴大的如出一辙片段,知道比轴大之均等组成部分于可比100多之时候,采用传统排序算法排序,取前100只。复杂度为O(100w*100)。

   
方案3:采用部分淘汰法。选取前100独因素,并排序,记否序列L。然后同赖扫描剩余的元素x,与排好序的100只元素中极小的元素于,如果比之极小之假设特别,那么把此太小之要素删除,并把x利用插入排序的思想,插入到序列L中。依次轮回,知道扫描了独具的因素。复杂度为O(100w*100)。

致谢:http://www.cnblogs.com/youwang/。

 

次有的、十独海量数据处理方式好总结

   
ok,看了端这么多的面试题,是否发生硌头晕。是的,需要一个总。接下来,本文将简单总结下一些处理海量数据问题之科普方式,若后来,本BLOG内会具体阐释这些方式。

   
下面的点子漫天自http://hi.baidu.com/yanxionglu/blog/博客,对海量数据的处理办法开展了一个普普通通的总结,当然这些方式可能并无克全盖所有的问题,但是如此的部分计吧基本得以处理绝大多数遇的题目。下面的有的问题着力直接源于公司之面试笔试题目,方法不必然最美好,如果您出重复好的拍卖措施,欢迎讨论。

一、Bloom filter

  适用范围:可以用来促成多少字典,进行数据的判重,或者集合求交集

  基本原理及中心:
  对于原理来说特别粗略,位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应之价的位数组置1,查找时一旦发现所有hash函数对应位都是1认证是,很明显是进程并无保证查找的结果是100%不利的。同时为无支持删除一个曾经插入的要紧字,因为该关键字对应的位会牵动到其它的显要字。所以一个略的改良就是
counting Bloom filter,用一个counter数组代替位数组,就可支持删除了。

  还有一个较主要的题材,如何根据输入元素个数n,确定位数组m的高低和hash函数单数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的事态下,m至少要等于n*lg(1/E)才能够表示任意n个元素的成团。但m还应该重新可怜些,因为还要保证bit数组里最少一半吗0,则m应该>=nlg(1/E)*lge
大概就是nlg(1/E)1.44加倍(lg表示因为2乎之的对数)。

  举个例我们借而错误率为0.01,则这m应大概是n的13倍。这样k大概是8只。

  注意这里m与n的单位不同,m是bit为单位,而n则是盖素个数为单位(准确的就是不同因素的个数)。通常单个元素的长短还是起很多bit的。所以下bloom
filter内存上通常都是省的。

  扩展:
  Bloom
filter将集聚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表示元素于不在这个集中。Counting
bloom
filter(CBF)将各类数组中之各一样号扩展为一个counter,从而支持了元素的去操作。Spectral
Bloom
Filter(SBF)将那个以及集合元素的起次数关联。SBF采用counter中的不过小价来类表示元素的面世频率。

  问题实例:给你A,B两个公文,各存放50亿久URL,每条URL占用64字节,内存限制是4G,让您追寻出A,B文件共同的URL。如果是三独甚至n个文件呢?

  根据这个题目我们来计量下内存的挤占,4G=2^32横是40亿*8大约是340亿,n=50亿,如果仍出错率0.01竟需要的大致是650亿个bit。现在可用之凡340亿,相差并无多,这样或许会见要出错率上升些。另外要这些urlip是逐一对应的,就得换成ip,则大大简单了。

二、Hashing

  适用范围:快速搜索,删除的基本数据结构,通常用总数据量可以放入内存

  基本原理及中心:
  hash函数选择,针对字符串,整数,排列,具体对应的hash方法。
  碰撞处理,一种植是open hashing,也叫拉链法;另一样种就是closed
hashing,也称开地址法,opened addressing。

      扩展:
  d-left hashing中的d是基本上个之意,我们先简化这个问题,看无异圈2-left
hashing。2-left
hashing仰的是用一个哈希表分成长度等的鲜半,分别叫做T1和T2,给T1和T2分别部署一个哈希函数,h1和h2。在蕴藏一个初的key时,同时用半独哈希函数进行计算,得发点儿个地方h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1蒙之h1[key]位置和T2中的h2[key]位置,哪一个职曾储存的(有相撞的)key比较多,然后将新key存储于负载少的职位。如果少限一样多,比如简单只位置还为空或都存储了一个key,就拿新key存储在左的T1子表中,2-left啊由此而来。在查找一个key时,必须进行个别糟糕hash,同时搜寻两个职务。

  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好IP。
  IP的数额或个别的,最多2^32独,所以可以设想采取hash将ip直接存入内存,然后开展统计。

三、bit-map

  适用范围:可开展数据的高效搜索,判重,删除,一般的话多少范围是int的10加倍以下

  基本原理及中心:使用bit数组来表示某些因素是否有,比如8位电话号码

  扩展:bloom filter可以当是针对bit-map的扩展

  问题实例:
  1)已掌握某个文件内含有有电话号码,每个码吗8各项数字,统计不同号码的个数。
  8个最多99 999 999,大概要99m个bit,大概10几乎m字节的内存即可。
  2)2.5亿独整数中检索来未另行的整数的个数,内存空间不足以容纳这2.5亿只整数。

  将bit-map扩展一下,用2bit代表一个往往即可,0意味不出现,1表示出现同等不良,2象征出现2次以及以上。或者我们无用2bit来展开表示,我们因而两个bit-map即可模拟实现者2bit-map。

四、堆

  适用范围:海量数据前n大,并且n比较粗,堆好放入内存

  基本原理及中心:最充分堆求前n小,最小堆求前n大。方法,比如求前n小,我们比较时因素和极端老堆里的极端深要素,如果它们小于最酷因素,则应当替换大最特别要素。这样结尾收获的n个元素即是最最小之n个。适合生数据量,求前n小,n的高低比较粗的情状,这样好扫描一百分之百即可得到有的前n元素,效率很高。

  扩展:双堆,一个绝特别堆和一个太小堆结合,可以为此来保障中位数。

  问题实例:
  1)100w单数惨遭觅最老之眼前100只数。
  用一个100独要素大小的极端小堆即可。

 

五、双层桶划分—-其实本质上便是【分而治之】的思辨,重在“分”的艺及!

  适用范围:第k颇,中位数,不重复或还的数字
  基本原理及中心:因为元素范围非常挺,不可知以直接寻址表,所以通过反复划分,逐步确定限制,然后最后以一个得领的界定外进行。可以由此反复压缩,双层只是一个例子。

  扩展:
  问题实例:
  1).2.5亿单整数中搜寻来非又的整数的个数,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,也即是,我们得用即刻2^32只数,划分为2^8独区域(比如用么文件表示一个区域),然后以数据分离到不同之区域,然后不同之区域在采用bitmap就得直接解决了。也就是说要出足够的磁盘空间,就可好便利之解决。

  2).5亿独int找她的中位数。
  这个事例比上面很更鲜明。首先我们以int划分为2^16单区域,然后读取数据统计落至各级个区域里之累之个数,之后我们根据统计结果就是好判中位数落到不可开交区域,同时了解这个区域受到之第几格外累刚好是中位数。然后第二涂鸦扫描我们才统计落于斯区域被的那些频繁便可以了。

  实际上,如果未是int是int64,我们得以经过3糟这样的剪切即可降低至得承受之档次。即好优先拿int64分成2^24独区域,然后确定区域之第几挺屡屡,在以该区域分为2^20单支行区域,然后确定是子区域的第几生屡屡,然后子区域里之累之个数只发2^20,就可以直接动用direct
addr table进行统计了。

六、数据库索引

  适用范围:大数据量的增删改查

  基本原理及中心:利用多少的设计实现方式,对海量数据的增删改查进行拍卖。

七、倒排索引(Inverted index)

  适用范围:搜索引擎,关键字查询

  基本原理及中心:为何让倒排索引?一栽索引方法,被用来囤于全文检索下某单词在一个文档或者千篇一律组文档中之囤位置的照耀。

 以英文为例,下面是设给索引的公文:
    T0 = “it is what it is”
    T1 = “what is it”
    T2 = “it is a banana”

咱俩虽可知取下面的反向文件目录:

    “a”:      {2}
    “banana”: {2}
    “is”:     {0, 1, 2}
    “it”:     {0, 1, 2}
    “what”:   {0, 1}

 检索的准绳”what”,”is”和”it”将相应集合的交集。

  正向索引开发出用来囤每个文档的仅词的列表。正奔索引的询问往往满足每个文档有序频繁之全文查询和每个单词在校验文档中之验证这样的查询。在正向索引中,文档占据了主导的职位,每个文档指向了一个它所包含的索引项的行。也就是说文档指向了她蕴含的那些单词,而反往索引则是独词指于了蕴藏它的文档,很容易见到这反向的关联。

  扩展:
  问题实例:文档检索系统,查询那些文件包含了某单词,比如大规模的学术论文的主要字搜索。

八、外排序

  适用范围:大数额的排序,去重新

  基本原理及中心:外排序的联结措施,置换选择败者树原理,最优异归并铸就

  扩展:

  问题实例:
  1).有一个1G大小的一个文件,里面每一样履是一个乐章,词之大小非越16独字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100单词。

  这个数额颇具老明显的特点,词之轻重缓急为16独字节,但是内存只出1m举行hash有些不够,所以可以据此来排序。内存可以当输入缓冲区使用。

九、trie树

  适用范围:数据量大,重复多,但是多少列小好放入内存

  基本原理及中心:实现方式,节点孩子的代表法

  扩展:压缩实现。

  问题实例:
  1).有10个文本,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。要而本query的频度排序。
  2).1000万字符串,其中微是均等之(重复),需要将更的任何去丢,保留没有再次的字符串。请问怎么规划及实现?
  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,但只要除去重复后,不跳3百万单,每个不超越255字节。

十、分布式处理 ma澳门美高梅手机网站preduce

  适用范围:数据量大,但是数量列小好放入内存

  基本原理及中心:将数据交由不同之机械去处理,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:
  2).海量数据分布在100光计算机中,想个办法高效统计有立刻批数量的TOP10。
  3).一共有N个机器,每个机器上发出N个数。每个机器太多存O(N)个数并针对性它操作。如何找到N^2单数之中数(median)?

经典问题分析
  上千万or亿数据(有双重),统计中起次数最多之前N个数据,分点儿种状况:可同等浅读入内存,不可一浅读入。

  可用思路:trie树+堆积,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

  所谓的是否会同糟糕读入内存,实际上应该指去除重复后底数据量。如果去重后数据好放入内存,我们可以吗数据建立字典,比如通过
map,hashmap,trie,然后径直开展统计即可。当然在更新每条数的产出次数之时段,我们可采用一个堆积来保护出现次数最多之前N个数据,当然如此造成维护次数增多,不如完全统计后每当求前N大效率高。

  如果数额无法放入内存。一方面我们得考虑地方的字典方法是否给改良以适应这种状况,可以做的转就是将字典存放到硬盘上,而无是内存,这好参考数据库的仓储方。

  当然还有复好之方法,就是可以使用分布式计算,基本上就是map-reduce过程,首先得因数据值或者把数据hash(md5)后底价值,将数据以限划分到不同的对讲机,最好得为数据划分后得以同样不好读入内存,这样差之电话负责处理各种之数值范围,实际上就是map。得到结果后,各个机子只需要用出个别的产出次数最多之前N个数据,然后汇集,选出所有的数量被出现次数最多之前N个数据,这实质上就是reduce过程。

  实际上可能想直接拿数据均分到不同之电话机上开展处理,这样是心有余而力不足获取正确的排的。因为一个数据或者被全分到不同之电话上,而其余一个虽说可能了聚集到一个电话上,同时还可能在有同样数量的多寡。比如我们而寻找出现次数最多之面前100单,我们以1000万之数据分布到10光机械及,找到每台出现次数最多之前
100个,归并之后这样非克保证找到真正的第100单,因为按照出现次数最多之第100独或发生1万独,但是其深受划分至了10华机子,这样以列台及单独发生1千只,假而这些电话排名在1000独之前的那些都是独立分布于同一宝机子上的,比如有1001单,这样自然具有1万只之这就会给裁,即使我们被各令机子选出出现次数最多之1000只重由并,仍然会出错,因为可能有大气个数为1001个之起聚集。因此不可知以数据随便均分到不同机子上,而是一旦基于hash
后的值将它们映射到不同的电话机上拍卖,让不同之机处理一个数值范围。

 
而外排序的方法会消耗大量的IO,效率不见面特别高。而面的分布式方法,也足以用来单机版本,也即是拿总的数目根据值的界定,划分成多单不同的子文件,然后逐一处理。处理完毕之后再度对这些单词的及其出现频率进行一个归并。实际上即便可以运用一个外排序的合并过程。

 
另外还可考虑近似计算,也就算是咱们可以通过整合自然语言属性,只以那些的确实际中冒出极其多的那些词作为一个字典,使得这局面足以放入内存。 

还记得上初中的早晚,我于协调的小日记本扉页上大力地写下一致句话:“永远争第一!”。也着实无是吹,从小学到初中,我所有的考查很少到了第二叫以下,几乎都是轧压一般的将到第一,各种奖状拿到爱心。虽然说好十分程度上是为身处农村地带,缺乏竞争者,但是自己确实可以说凡是平等片鲜花与掌声中成长起来的。学习成绩在深挺程度及即意味着了老师跟同学等对你的评。因此自自小到非常几乎都是当平种最自傲的条件受到成长起来的。到了高中,尽管班里聚集了自全县的天才分子,但是除此之外有惊才绝艳每次试验都关下别人数十分直奔清华北大而失去之同学外,其他人也还还无在话下。我以班里的考试成绩大多数上也还风平浪静在三甲之列。

ok,以上生其他问题,欢迎指正。谢谢大家。本文完。

自我像天生比较小伙伴等身材发育而早,15年份经常既发矣平等米七五之个头,这个本连无奇怪但是放到十基本上年前之农村还是显得鹤立鸡群。经常会面感觉有双亲对正值自家靠指点点,很多人数肯定自己明天会晤出一番百般之作为。村里人所谓的「作为」,无非是升官发财。而青春轻狂之自要好,也肯定自己会发生一番当做——只是这种当多半是走红成家。你可以管这种有伤风化理解呢平种没有见了多少世面的乡间孩子的胡思妄想。高中时读了大量的修,其中起小说,有人物传记,也来一些散文杂篇,甚至在作文课上得教师多赖表扬后开尝试着友好创作武侠小说。那时的自身深受同班等誉为「才子」,在通过网吧接触到互联网,知晓了一部分互联网时代之奋勇故事后事后更加觉得自己发生想赢得「成功」了。

或许自己一生的悲剧在和谐报考大学甄选正式的时节便曾经定下来,也或比那又早,在青出于蓝二分班时候自己选择了理科时候就曾定了。尽管我之数理化成绩一向并无殊,但是本人骨子里更热爱的凡人文历史经济社会这些事物,对冷漠的理工科了任兴趣。所以选择了理科也不怕控制了本人于大学里会学一门户自己连无欣赏的课程。于是我从中选择了「似乎」更偏于人文学科的环境工程,那是自还非清楚,这同控制是自家终生所做决定中最糟糕的一个。

自之高等学校是我省最好的如出一辙所,历史悠久,学风谨严,国家重点学科博士点一应俱全,据说就业率为爆高。然而我偏偏不晓得之是,这整个还和自我所学的斯正式关系不大。一则是咱规范是学新加的,我们惟有是第三届,甚至还不曾过毕业生,就业率更加无从谈起。二虽然是咱专业是平等家工科到不能够更工科的规范,所谓偏于人文只是自我天真的幻觉。三虽然是立条件问题还不像今天这么吃均社会的热捧,专业技能似乎为无用武之地。我们的院辅导员在大一新生会上说:“……就目前为止,这是一样宗比较积德行善的科目……”

积德行善,积德行善?积德行善……

问题是咱们上大学是为着明天能够升官发财的,并无是为了吃斋念佛积德行善。这四独字一讲话,就使一根本闷棍般把过多同校直接由成了环保黑。不过对本身而言影响倒并无特别,当然确实也尚无好之震慑。让自己于打击的在学业本身。在解下过去12年的任劳任怨用功读书后,我发现自己竟然跟不上学习进度了。不管是高数还是英语,都针对自家这就轻松掌握其的军火露出了狰狞的面孔。更要之是,我发现自己的雷打不动也并无思从标榜的那么强大。尽管保留了每日达后自习的惯,但是时为在那里不交同一时即着了,或者拿本小说同等看半龙,如果无是教高数的那位老太太持有每天留作业的精美习惯,恐怕自身立马就会见叫甩在身后。

一面,第一次于真正去家门去父母之本身,不可避免的吃这个花花世界——更规范之就是吃网吧所掀起了。你可想而知,对一个达标大学前从未真正电脑农村孩子吧,网络背后会显现出什么样的一个广大世界。而且这个时候曾经没有了大人之饶舌,没有了师的管教,10基本上年中小学教育之牢笼层层褪去,露出的是一个恨不得在放纵之神魄。一开始只达到网页,聊QQ,后来学会了生充斥黄片,再后来学会了玩单机游戏,再重新后来为一个室友拉上了网络游戏的坏坑里面。那时候还非会见逃课,但是多数课余时间我还掩盖上了平等缓叫《奇迹》的网络游戏里面奋战。经常每届礼拜即使失去网吧一戏耍同样龙,晚上还要通宵夜战,第二天白天睡大觉。

大一第一学期期末考试结束,幸运的是自并不曾挂科,虽然发零星流派课还以60划分上动摇。但马上并没有警醒我,甚至为自家来矣一如既往种植「不付太多努力为无会见杀糟糕」和「自己受幸运女神庇佑」的侥幸心理。于是第二学期依然还是,只是这次又为没有那样的侥幸,依稀记得第一门户挂掉的清收是《大学物理》,鲜红的58划分。

那非常可能是自人生当中倍受遇到的首先场非常的黄。至今我还记自己当校园网上查到这个成绩时目瞪口呆继而眼泪涌出的气象。尽管当时起那么一瞬间自己下了狠心想要弥补自己,在生学期努力学习。但是,你懂得之,培养优质的学习惯死为难,但是毁掉它也百般简单。我因于空无一人的后自习室里看正在课本和上材料,满脑子想的倒是是和谐玩里还有多少点经验值升级,有谁BOSS可以由,结果可想而知。仅仅不至一个月份,我不怕又回了网吧,把伤痛抛在了脑后。

一个又一个学期像飞一样过去了。挂完大学物理我以挂了有机化学,挂了化学又挂了电子及电工技能,物理化学,概率论与数理统计,线性代数,单片机……不管是必修课还是选修课,不管是专业课要一般课程,甚至无是阅读考试或闭卷考试,我将会挂的课都挂了千篇一律所有。第一赖挂科时还会哭,到了新生即使逐渐麻痹了,偶尔有学科靠着突击复习居然也混过去了,我竟会看在那60分哈哈那个笑。至于什么考第一号称,什么奖学金都是浮云中的浮云吧。还好,靠着高中的底稿,四层勉强将到了60分,而六级,连品吧从没尝试就是好放弃了。那个就想只要“永远争第一”的

钱,飞快的花费了出,变成了齐网费和玩点卡,以及补考费。于是每次与太太打电话时自己总有一样栽针扎一般的疼痛感。我的父母还觉得自己之子本是老闭门不知窗外事一心只读圣贤书的乖孩子,殊不知自己曾倒及了一样漫长不由路。我之家中十分绝望,父母几乎是当黄锅卖铁供我及弟弟上大学。但是自己在高校里不仅仅没有没有产生好好学习,反而将她们一个汗水摔八瓣挣来之钱,交了补考费。到新兴本人其实是没有勇气再向父母张口设钱了,只好自己出去打工做家教、发传单,号称勤工俭学,其实那些钱还不够补考费。多年从此的今日,回想起来,我老想念回到生时候,狠狠的压缩好几乎个耳光,为温馨的老人家。

当失去了“学习成绩”这无异于己自小到好的壮胆利器之后,自己身上有些原有之病症也逐渐的泛了出。比如说既肥蠢又显老的增长相,比如说内为而交际障碍的人性,比如说农村出身于带的卫生习惯,特别是跟同班、同宿舍的那些高帅富们比较起来的时候,更显示鸡立鹤群。你可以想象我那种千钧重担在肩,但是可同时控制不了自己,心里最愧疚,但是也又不知如何收拾的心气,每天心里还像压正同样块铁块,沉甸甸的喘气不了气来。多年事后得现在,我有时还会见再次梦见自己试无沾边被养父母知道了的观,然后哭着为了起。

这就是说时候真会感觉温馨现有于是世界上是一个不当。

这种状况一直持续至老三下一半学期才拥有改善。一是设达之征收越来越少,于是挂科也丢失。二凡从前之补考终于都过去了,不再留起隐患。三凡是这开始感受及了就业之压力,突然忙了四起,虽然还是玩网游,但已休那么全情投入了。其实为无是未曾了考研之期待,但是想自己的实绩,只能呵呵了。在摸工作处处碰壁后,勉强考了个稍地方的公务员,于是本浑浑噩噩的在至了现。

经年累月后的今天,我于抱怨自己学历不愈,专业知识也殊时,就会清楚后悔。如果未是大学时期肆意破坏自己之青春,会混到今天如此的程度也?如果那时候有底气考上了研究生,是未是不怕绝不还存在一个略带市里了?如果大学时期有点上进心,说不定就是会留校任教,过上无忧无虑的大学老师生活……

心疼世间没有那么多之要。

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