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TopK 问题

少量数据，可以全部读入内存

LeetCode原题，两种方法：

1. 优先队列（堆排序）
2. QuickSelect

大量数据，无法全部读入内存

50 GB 数据，CPU 2 核，512 MB 内存

使用堆排序，内存中只需要常驻当前TopK，读取数据时只读取一个数据分组，比如 100 MB

50 GB 数据，CPU 2 核，2 GB 内存

1. 充分利用内存，读取数据时读取多个分组，比如 10 个；
2. 使用多线程在分组内部使用堆排序读取分组内的 TopK
3. 在10个TopK内使用QuickSelect得到本轮 TopK
4. 继续步骤 1

相比前一种方法，由于内存中数据变多，使用多线程查找TopK减少了总体运行时间。

超大量数据，多节点

100 TB 文件，200 节点

将100TB数据均分到 200 个结点上，节点内部使用多线程 + 组内堆排序 + QuickSelect 得到节点中数据的 TopK，然后将 200 个 TopK 全部放到一个节点，在单节点中查找最后的 TopK

多情景下的TopK问题

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原文地址：https://www.cnblogs.com/hezhiqiangTS/p/12658786.html