100亿数字10mb内存找中位数
时间: 2024-06-04 12:11:14 浏览: 11
由于数字总数为100亿,无法全部加载到内存中进行排序,因此需要使用外部排序算法。
一种常用的外部排序算法是归并排序。具体操作如下:
1. 将100亿个数字分成若干个小文件,每个文件的大小为1GB。将每个小文件读入内存,使用快速排序等算法进行排序,然后将排好序的小文件存储到磁盘上。
2. 对于每个小文件,将其中的中位数找出来,存储到一个新的文件中。
3. 对于这些中位数,再次按照步骤1的方法进行排序和划分,直到只剩下一个中位数为止。
4. 最后的中位数即为所求。
由于每个小文件的大小为1GB,可以使用多个线程同时进行排序和划分,以提高效率。同时,可以采用多路归并排序的方法,将每个小文件的中位数逐一比较,以找出整个数据集的中位数。这样可以避免将所有中位数都读入内存的问题,从而降低内存的使用量。
需要注意的是,这种方法可能需要较长的时间才能得到结果。如果需要快速得到中位数,可以考虑使用分布式计算或者其他高级算法。
相关问题
100亿个数字找出最大的10个
可以使用一个最小堆来解决这个问题。首先,我们可以将前10个数字放入最小堆中,然后对于剩余的数字,如果它比堆顶元素大,就将堆顶元素弹出并将这个数字插入堆中。最后,堆中剩下的10个数字就是最大的10个数字。
具体的实现细节可以参考下面的伪代码:
```
min_heap = create_min_heap()
for i in range(10):
min_heap.insert(nums[i])
for i in range(10, len(nums)):
if nums[i] > min_heap.top():
min_heap.pop()
min_heap.insert(nums[i])
result = []
while not min_heap.is_empty():
result.append(min_heap.pop())
result.reverse()
```
其中,`create_min_heap()` 是创建一个最小堆的函数,`min_heap.insert()` 是将一个元素插入堆中的函数,`min_heap.top()` 是获取堆顶元素的函数,`min_heap.pop()` 是弹出堆顶元素的函数,`min_heap.is_empty()` 是判断堆是否为空的函数。`nums` 是包含100亿个数字的数组。最后,`result` 就是最大的10个数字组成的数组。
C语言中要存储100位数字如何存储
可以使用数组来存储100位数字,每个数组元素存储一位数字。例如:
```c
int num[100]; // 定义一个包含100个元素的整型数组来存储数字
// 将一个100位数字存入数组中
char str[101] = "1234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890";
for (int i = 0; i < 100; i++) {
num[i] = str[i] - '0'; // 将字符型数字转换为整型数字存入数组中
}
```
注意,如果要进行大数运算,可以考虑使用高精度库来实现,而不是使用数组。
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