大数据高精度统计与排序算法详解

在大数据处理中，当面临大量数据（例如，n个数据，其中n小于100000）且数据规模可能超出long long int的表示范围时，我们需要采用高效且适应大数值范围的算法来统计数据的重复次数并进行排序。本文将介绍一种利用C++标准库中的multimap和multiset数据结构来解决这个问题的方法。 首先，我们面对的问题是要求求出每个独特数据出现的次数，并保持数据按大小顺序排列。题目中强调了每个数据不会超过255位十进制表示，这意味着我们可以使用字符串类型来存储数据，同时通过string的长度作为辅助信息进行排序。 实现方法一：使用multimap嵌套循环 1. **数据结构设计**： - `multimap<int, multimap<string, int>> Number`: 主要的数据结构，用于存储数据及其对应的出现次数。外层的int用于存储数据的长度，内层的multimap<string, int>用于存储具有相同长度的字符串及其出现次数。 - `typedef pair<string, int> pr1;` 和 `typedef pair<int, multimap<string, int>> pr2;`: 对于方便操作，定义了pr1和pr2类型，分别代表键值对（字符串，次数）和键值对（长度，内层multimap）。 2. **主要函数`Number`**： - 输入参数：n（数据总数）和一个包含n个字符串的multiset `pp`。 - 使用while循环遍历输入的字符串集合： - 读取当前字符串c； - 清空临时multimap `temp`，计算字符串c在`pp`中的计数num； - 将计数和字符串作为pr1类型插入`temp`； - 将长度和临时multimap作为pr2类型插入`mm`； - 更新`pp`，移除已处理过的字符串c，重复以上步骤直到遍历完所有字符串。 3. **主函数`main`**： - 读取n值，创建multiset `mm`； - 遍历输入数据，将数据添加到`mm`； - 调用`Number`函数并将结果赋值给`tt`； - 使用迭代器`pos`遍历`tt`，打印每个数据及其出现次数，格式为`(数据，该数据的个数)`。 这种方法虽然能应对大数值，但由于使用了嵌套的multimap，空间复杂度较高，且在处理大规模数据时可能会面临性能瓶颈。如果实际需求允许，可以考虑使用哈希表（如unordered_map或unordered_set）结合桶排序或者基数排序来优化，以减少查找和插入的时间复杂度。然而，这会牺牲部分内存效率，需要根据实际场景权衡性能与资源消耗。 总结：对于大数据统计和排序问题，C++的多态性和容器设计提供了灵活的解决方案。理解并熟练运用这些数据结构和算法是处理此类问题的关键。本文提供的multimap嵌套实现方法适用于特定条件下的需求，但实际项目中可能需要针对具体场景进行调整或优化。