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海量无序数据寻找第 K 大的数
发布时间：2025-11-05 06:00:09 来源：码上建站 作者：IT科技类资讯
本文转载自微信公众号「Kirito的海量技术分享」，作者kiritomoe。无序转载本文请联系Kirito的数据数技术分享公众号。
简单抽象一下问题，寻找便是海量今天的主题：在一个百万级无序的 long 数组中，寻找第 K 大的无序数。要求当然是数据数越快找到越好。
top K 问题
题面一描述出来，寻找很多人都会联想到 top K 问题，海量这道题无论是无序算法领域还是工程领域，都讨论的数据数极其广泛，并且在实际项目中也很容易会遇到类似的寻找问题，我也正好趁着这个机会总结成一篇文章。海量
常见的无序 top K 问题，及其变种：
有 10000000 个记录，数据数这些查询串的重复度比较高，如果除去重复后，不超过 3000000 个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的香港云服务器用户越多，也就是越热门。请统计最热门的 10 个查询串，要求使用的内存不能超过 1GB。 有 10 个文件，每个文件 1GB，每个文件的每一行存放的都是用户的 query，每个文件的 query 都可能重复。按照 query 的频度排序。 有一个 1GB 大小的文件，里面的每一行是一个词，词的大小不超过 16 个字节，内存限制大小是 1MB。返回频数最高的 100 个词。 提取某日访问网站次数最多的那个 IP。 10 亿个整数找出重复次数最多的 100 个整数。网站模板 搜索的输入信息是一个字符串，统计 300 万条输入信息中最热门的前 10 条，每次输入的一个字符串为不超过 255B，内存使用只有 1GB。 有 1000 万个身份证号以及他们对应的数据，身份证号可能重复，找出出现次数最多的身份证号。传统 top K 问题的描述：
在海量数据中找出最大的前 K 个数
注意我这次提出的问题和传统 top K 有一点区别，传统的 top K 问题要求的一般是”前 K 大的数“，而我现在遇到的是”第 K 大的数“。区别要说大也不大，但对于我们最终选择的方案可能会有很大的区别。
我下面会介绍一些传统的 top K 问题的解决思路。云南idc服务商并且，按照我一贯的风格，肯定会有代码放出来，你如果是为了寻找一个”海量无序数据寻找第 K 大的数“问题的答案，相信你可以直接 copy 我的代码。
方案一：排序法
排序法是最容易想到的思路，复杂度为 O(nlogn) 。能够想到的各类排序算法呼之欲出，快速排序、归并排序、插入排序、猴子排序...etc
但是工程领域选择方案，往往不能仅仅使用算法复杂度来评估：
每个排序方案数据的交换量 额外空间的申请量 平均复杂度 最坏复杂度 不同数据量下的表现那这个时候有人就要问了，我该如何选择合适的方案呢?哎，那我又要提到那句话了，benchmark everything!虽然你肯定知道我最终没有选择使用排序来解决第 K 大的问题，但我还是想分享给你我的一些测试结论。
在 100w~1000w 数据量级别的无序 long 数组中，JDK 自带的 Array.sort() 比任何一个排序方案都要快。
Array.sort 的内部实现为 timsort，是一种优化过后的归并排序。
排序单纯靠想也知道不是最优的方案，因为我提出的问题中，仅仅需要找到第 K 大的数，排序方案却兴师动众把整个数组理顺了，没必要。
方案二：堆
针对一般的 top K 问题，一般都会默认 K 很小，所以一般的 top K 问题，可以选择使用堆来解决。
堆有个重要的性质：每个结点的值均不大于其左右孩子结点的值，则堆顶元素即为整个堆的最小值。JDK 中 PriorityQueue 实现了堆这个数据结构堆，通过指定 comparator 字段来表示小顶堆或大顶堆，默认为自然序(natural ordering)。
小顶堆解决 Top K 问题的思路：小顶堆维护当前扫描到的最大 K 个数，其后每一次扫描到的元素，若大于堆顶则入堆，然后删除堆顶;依此往复，直至扫描完所有元素。Java 实现第 K 大整数代码如下：
public int findKthLargest(int[] nums, int k) { PriorityQueue<Integer> minQueue = new PriorityQueue<>(k); for (int num : nums) { if (minQueue.size() < k || num > minQueue.peek()) minQueue.offer(num); if (minQueue.size() > k) minQueue.poll(); } return minQueue.peek(); }回到我遇到的问题，求第 K 大的数，这里没有说明 K 的范围，那么最坏情况下，K == N/2，无论维护一个 top K 的小顶堆还是维护一个 top(N - K) 的大顶堆，都需要占用 O(N/2) 的内存，而对于海量数据而言，这显示是一笔非常大的开销。所以针对我比赛的场景，堆的方案可以直接 pass。
堆的解法适用于 K 较小的场景，而且非常方便维护前 K 个数。
方案三：Quick Select
Quick Select 你可能没听过，但快速排序(Quick Sort)你肯定有所耳闻，其实他们两个算法的作者都是 Hoare，并且思想也非常接近：选取一个基准元素 pivot，将数组切分(partition)为两个子数组，比 pivot 大的扔左子数组，比 pivot 小的扔右子数组，然后递推地切分子数组。Quick Select 不同于 Quick Sort 之处在于其没有对每个子数组做切分，而是对目标子数组做切分。其次，Quick Select 与Quick Sort 一样，是一个不稳定的算法;pivot 选取直接影响了算法的好坏，最坏情况下的时间复杂度达到了 O(n2)。
在大学参加 ACM 时，我便第一次接触了该算法，记得那时数据量正好卡的 Quick Sort 无法通过，Quick Select 可以通过。
Quick Select 的 Java 实现如下：
public static long quickSelect(long[] nums, int start, int end, int k) { if (start == end) { return nums[start]; } int left = start; int right = end; long pivot = nums[(start + end) / 2]; while (left <= right) { while (left <= right && nums[left] > pivot) { left++; } while (left <= right && nums[right] < pivot) { right--; } if (left <= right) { long temp = nums[left]; nums[left] = nums[right]; nums[right] = temp; left++; right--; } } if (start + k - 1 <= right) { return quickSelect(nums, start, right, k); } if (start + k - 1 >= left) { return quickSelect(nums, left, end, k - (left - start)); } return nums[right + 1];最终，我选择使用了方案三：Quick Select 作为我求解第 K 大数的方案，也是 benchmark 下来最快的方案。在 10 次查询中，排序方案耗时为 6s，而 Quick Select 方案，仅需要 300ms，可以说是非常大的优化。
总结
本文简单介绍了无序数组求 Top K 问题和无序数组求第 K 大数字两类非常相似的问题，并且提供了常见的三种解决方案。当然，该问题也有很多变种，例如在多核机器，多主机上求解 TopK，甚至可以引入外排和 MapReduce 的思想，其实已经是在考虑其他层面的优化了，我在这里就不过多阐释了。
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