面試官：如何實現 10 億數據判重？

在處理大量數據判重的問題時，有多種策略和方法可供選擇。對於 10 億級別的數據，由於內存限制和性能考慮，我們不能簡單地將所有數據加載到內存中，然後使用傳統的集合（如 HashSet）進行判重。相反，我們需要考慮使用分佈式系統、數據庫索引或其他高效的數據結構。

以下是幾種處理 10 億數據判重的常見方法：

  1. 分塊處理：將 10 億數據分成多個小塊，每塊在可接受的內存範圍內。然後，對每個小塊進行判重，並將結果保存到另一個集合中。最後，對這個集合進行判重以得到最終的不重複數據。

  2. 使用數據庫索引：如果數據存儲在數據庫中，可以利用數據庫的索引和唯一性約束來快速判重。例如，在 SQL 中，我們可以使用DISTINCT關鍵字或GROUP BY來得到不重複的數據。

  3. 使用 Bloom Filter：Bloom Filter 是一種空間效率極高的隨機數據結構，它用於測試一個元素是否是一個集合的成員。雖然 Bloom Filter 可能會產生誤報（即錯誤地認爲某個元素在集合中），但它非常適合在大數據集上進行快速判重。

  4. 分佈式處理：使用多個機器或節點並行處理數據。每個節點處理數據的一個子集，並在本地進行判重。然後，將結果合併，並在合併時進行全局判重。

以下是一個簡單的 C# 例子，使用分塊處理的方法對整數數組進行判重：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class DataDeduplicator
{
    private const int ChunkSize = 1000000; // 定義每個塊的大小

    public static List<int> Deduplicate(int[] data)
    {
        // 分塊處理
        List<HashSet<int>> chunks = new List<HashSet<int>>();
        for (int i = 0; i < data.Length; i += ChunkSize)
        {
            int end = Math.Min(i + ChunkSize, data.Length);
            HashSet<int> chunk = new HashSet<int>(data.Skip(i).Take(end - i));
            chunks.Add(chunk);
        }

        // 合併塊並判重
        HashSet<int> result = new HashSet<int>();
        foreach (var chunk in chunks)
        {
            foreach (var item in chunk)
            {
                result.Add(item);
            }
        }

        return result.ToList();
    }

    public static void Main()
    {
        // 假設我們有一個包含10億整數的數組
        // int[] billionData = ...;

        // 爲了簡化示例，我們創建一個較小的數組
        int[] sampleData = Enumerable.Range(1, 10000000).ToArray(); // 10,000,000個元素

        // 判重
        List<int> uniqueData = Deduplicate(sampleData);

        // 輸出結果
        Console.WriteLine("Unique count: " + uniqueData.Count);
    }
}

請注意，這個示例是爲了演示分塊處理的概念，並不是針對 10 億數據的完整解決方案。在實際應用中，可能需要考慮更多的優化和分佈式處理方法。

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來源：https://mp.weixin.qq.com/s/4yZMeECs89v7nV9Mel0CNA

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