一个较好的方法：先拿出10000个建立小根堆，对于剩下的元素，如果大于堆顶元素的值，删除堆顶元素，再进行插入操作，否则直接跳过，这样知道所有元素遍历完，堆中的10000个就是最大的10000个。时间复杂度: m + (n-1)logm = O(nlogm) 优化的方法：可以把所有10亿个数据分组 ...

一、题目：最小的k个数 题目：输入n个整数，找出其中最小的k个数。例如输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，则最小的4个数字是1、2、3、4。 　　这道题是典型的TopK问题，其最简单的思路莫过于把输入的n个整数排序，排序之后位于最前面的k个数就是最小的k个数。这种思路 ...

公司现在上了一部分的业务至k8s，在项目改造中，每天都会遇到很多问题，好友找我出一份k8s面试题，参考了网上的一些，再加上自己公司遇到的一些问题，整理如下：参考链接：http://yaoguais.github.io/article/golang/k8sinterview.html 1、理论篇 ...

今天分享一份kubenetes高频面试题，共包括有80道高频面试题，助你k8s难点要点一网打尽！​ 1、简述ETCD及其特点? etcd是一个分布式的、高可用的、一致的key-value存储数据库，基于Go语言实现，主要用于共享配置和服务发现。 特点： 完全复制：集群中的每个节点都可以 ...

Top K 问题 在大规模数据处理中，经常会遇到的一类问题：在海量数据中找出出现频率最好的前k个数，或者从海量数据中找出最大的前k个数，这类问题通常被称为top K问题 1：如何在100亿数据中找到最大的1000个数 最容易想到的就是将数据全排序，但是效率太低了，对于海量数据处理并不 ...

https://blog.csdn.net/huakai_sun/article/details/82378856 ...

这道题最简单的思路是排序，时间复杂度是O(nlog(n))。但是这样做在那n-k 个数的排序上浪费了资源。 改进一下，将数组的前k个数作为最小的k数的缓存。从第k+1个数开始遍历，如果有比前k个数小的，就将其和前k个数那个较大交换。 照这个思路，可以引入一个结构，使得前k个数总是最大的数 ...

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } ...