常見的數(shù)據(jù)分析師筆試題目及答案
導(dǎo)讀：探索性數(shù)據(jù)分析側(cè)重于在數(shù)據(jù)之中發(fā)現(xiàn)新的特征，而驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析則側(cè)重于已有假設(shè)的證實(shí)或證偽。以下是由應(yīng)屆畢業(yè)生網(wǎng)小編J.L為您整理推薦的實(shí)用的應(yīng)聘筆試題目和經(jīng)驗(yàn)，歡迎參考閱讀。
1、海量日志數(shù)據(jù)，提取出某日訪問百度次數(shù)最多的那個(gè)IP。
首先是這一天，并且是訪問百度的日志中的IP取出來，逐個(gè)寫入到一個(gè)大文件中。注意到IP是32位的，最多有個(gè)2^32個(gè)IP。同樣可以采用映射的方 法，比如模1000，把整個(gè)大文件映射為1000個(gè)小文件，再找出每個(gè)小文中出現(xiàn)頻率最大的IP(可以采用hash_map進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，然后再找出頻率 最大的幾個(gè))及相應(yīng)的頻率。然后再在這1000個(gè)最大的IP中，找出那個(gè)頻率最大的IP，即為所求。
或者如下闡述：
算法思想：分而治之+Hash
1.IP地址最多有2^32=4G種取值情況，所以不能完全加載到內(nèi)存中處理;
2.可以考慮采用“分而治之”的思想，按照IP地址的Hash(IP)24值，把海量IP日志分別存儲(chǔ)到1024個(gè)小文件中。這樣，每個(gè)小文件最多包含4MB個(gè)IP地址;
3.對(duì)于每一個(gè)小文件，可以構(gòu)建一個(gè)IP為key，出現(xiàn)次數(shù)為value的Hash map，同時(shí)記錄當(dāng)前出現(xiàn)次數(shù)最多的那個(gè)IP地址;
4.可以得到1024個(gè)小文件中的出現(xiàn)次數(shù)最多的IP，再依據(jù)常規(guī)的排序算法得到總體上出現(xiàn)次數(shù)最多的'IP;
2、搜索引擎會(huì)通過日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來，每個(gè)查詢串的長(zhǎng)度為1-255字節(jié)。
假設(shè)目前有一千萬個(gè)記錄(這些查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬，但如果除去重復(fù)后，不超過3百萬個(gè)。一個(gè)查詢串的重復(fù)度越高，說明查詢它的用戶越多，也就是越熱門。)，請(qǐng)你統(tǒng)計(jì)最熱門的10個(gè)查詢串，要求使用的內(nèi)存不能超過1G。
典型的Top K算法，還是在這篇文章里頭有所闡述，
文中，給出的最終算法是：
第一步、先對(duì)這批海量數(shù)據(jù)預(yù)處理，在O(N)的時(shí)間內(nèi)用Hash表完成統(tǒng)計(jì)(之前寫成了排序，特此訂正。July、2011.04.27);
第二步、借助堆這個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，找出Top K，時(shí)間復(fù)雜度為N‘logK。
即，借助堆結(jié)構(gòu)，我們可以在log量級(jí)的時(shí)間內(nèi)查找和調(diào)整/移動(dòng)。因此，維護(hù)一個(gè)K(該題目中是10)大小的小根堆，然后遍歷300萬的 Query， 分別和根元素進(jìn)行對(duì)比所以，我們最終的時(shí)間復(fù)雜度是：O(N) + N’*O(logK)，(N為1000萬，N’為300萬)。ok，更多，詳情，請(qǐng)參考原文。
或者：采用trie樹，關(guān)鍵字域存該查詢串出現(xiàn)的次數(shù)，沒有出現(xiàn)為0。最后用10個(gè)元素的最小推來對(duì)出現(xiàn)頻率進(jìn)行排序。
3、有一個(gè)1G大小的一個(gè)文件，里面每一行是一個(gè)詞，詞的大小不超過16字節(jié)，內(nèi)存限制大小是1M。返回頻數(shù)最高的100個(gè)詞。
方案：順序讀文件中，對(duì)于每個(gè)詞x，取hash(x)P00，然后按照該值存到5000個(gè)小文件(記為x0,x1,…x4999)中。這樣每個(gè)文件大概是200k左右。
如果其中的有的文件超過了1M大小，還可以按照類似的方法繼續(xù)往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超過1M。
對(duì)每個(gè)小文件，統(tǒng)計(jì)每個(gè)文件中出現(xiàn)的詞以及相應(yīng)的頻率(可以采用trie樹/hash_map等)，并取出出現(xiàn)頻率最大的100個(gè)詞(可以用含 100 個(gè)結(jié)點(diǎn)的最小堆)，并把100個(gè)詞及相應(yīng)的頻率存入文件，這樣又得到了5000個(gè)文件。下一步就是把這5000個(gè)文件進(jìn)行歸并(類似與歸并排序) 的過程了。
4、有10個(gè)文件，每個(gè)文件1G，每個(gè)文件的每一行存放的都是用戶的query，每個(gè)文件的query都可能重復(fù)。要求你按照query的頻度排序。
還是典型的TOP K算法，解決方案如下：
方案1：
順序讀取10個(gè)文件，按照hash(query)的結(jié)果將query寫入到另外10個(gè)文件(記為)中。這樣新生成的文件每個(gè)的大小大約也1G(假設(shè)hash函數(shù)是隨機(jī)的)。
找一臺(tái)內(nèi)存在2G左右的機(jī)器，依次對(duì)用hash_map(query, query_count)來統(tǒng)計(jì)每個(gè)query出現(xiàn)的次數(shù)。利用快速/堆/歸并排序按照出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行排序。將排序好的query和對(duì)應(yīng)的 query_cout輸出到文件中。這樣得到了10個(gè)排好序的文件(記為)。
對(duì)這10個(gè)文件進(jìn)行歸并排序(內(nèi)排序與外排序相結(jié)合)。
方案2：
一般query的總量是有限的，只是重復(fù)的次數(shù)比較多而已，可能對(duì)于所有的query，一次性就可以加入到內(nèi)存了。這樣，我們就可以采用trie樹/hash_map等直接來統(tǒng)計(jì)每個(gè)query出現(xiàn)的次數(shù)，然后按出現(xiàn)次數(shù)做快速/堆/歸并排序就可以了。
方案3：
與方案1類似，但在做完hash，分成多個(gè)文件后，可以交給多個(gè)文件來處理，采用分布式的架構(gòu)來處理(比如MapReduce)，最后再進(jìn)行合并。
5、 給定a、b兩個(gè)文件，各存放50億個(gè)url，每個(gè)url各占64字節(jié)，內(nèi)存限制是4G，讓你找出a、b文件共同的url?
方案1：可以估計(jì)每個(gè)文件安的大小為5G×64=320G，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于內(nèi)存限制的4G。所以不可能將其完全加載到內(nèi)存中處理。考慮采取分而治之的方法。
遍歷文件a，對(duì)每個(gè)url求取hash(url)00，然后根據(jù)所取得的值將url分別存儲(chǔ)到1000個(gè)小文件(記為a0,a1,…,a999)中。這樣每個(gè)小文件的大約為300M。
遍歷文件b，采取和a相同的方式將url分別存儲(chǔ)到1000小文件(記為b0,b1,…,b999)。這樣處理后，所有可能相同的url都在對(duì)應(yīng)的小 文件(a0vsb0,a1vsb1,…,a999vsb999)中，不對(duì)應(yīng)的小文件不可能有相同的url。然后我們只要求出1000對(duì)小文件中相同的 url即可。
求每對(duì)小文件中相同的url時(shí)，可以把其中一個(gè)小文件的url存儲(chǔ)到hash_set中。然后遍歷另一個(gè)小文件的每個(gè)url，看其是否在剛才構(gòu)建的hash_set中，如果是，那么就是共同的url，存到文件里面就可以了。
方案2：如果允許有一定的錯(cuò)誤率，可以使用Bloom filter，4G內(nèi)存大概可以表示340億bit。將其中一個(gè)文件中的url使用 Bloom filter映射為這340億bit，然后挨個(gè)讀取另外一個(gè)文件的url，檢查是否與Bloom filter，如果是，那么該url應(yīng)該是共同的url(注意會(huì)有一定的錯(cuò)誤率)。
Bloom filter日后會(huì)在本BLOG內(nèi)詳細(xì)闡述。
6、在2.5億個(gè)整數(shù)中找出不重復(fù)的整數(shù)，注，內(nèi)存不足以容納這2.5億個(gè)整數(shù)。
方案1：采用2-Bitmap(每個(gè)數(shù)分配2bit，00表示不存在，01表示出現(xiàn)一次，10表示多次，11無意義)進(jìn)行，共需內(nèi)存 2^32 * 2 bit=1 GB內(nèi)存，還可以接受。然后掃描這2.5億個(gè)整數(shù)，查看Bitmap中相對(duì)應(yīng)位，如果是00變01，01變10，10保持不變。所描完事后，查看 bitmap，把對(duì)應(yīng)位是01的整數(shù)輸出即可。
方案2：也可采用與第1題類似的方法，進(jìn)行劃分小文件的方法。然后在小文件中找出不重復(fù)的整數(shù)，并排序。然后再進(jìn)行歸并，注意去除重復(fù)的元素。
7、騰訊面試題：給40億個(gè)不重復(fù)的unsigned int的整數(shù)，沒排過序的，然后再給一個(gè)數(shù)，如何快速判斷這個(gè)數(shù)是否在那40億個(gè)數(shù)當(dāng)中?
與上第6題類似，我的第一反應(yīng)時(shí)快速排序+二分查找。以下是其它更好的方法：
方案1：oo，申請(qǐng)512M的內(nèi)存，一個(gè)bit位代表一個(gè)unsigned int值。讀入40億個(gè)數(shù)，設(shè)置相應(yīng)的bit位，讀入要查詢的數(shù)，查看相應(yīng)bit位是否為1，為1表示存在，為0表示不存在。
方案2：這個(gè)問題在《編程珠璣》里有很好的描述，大家可以參考下面的思路，探討一下：
又因?yàn)?^32為40億多，所以給定一個(gè)數(shù)可能在，也可能不在其中;
這里我們把40億個(gè)數(shù)中的每一個(gè)用32位的二進(jìn)制來表示
假設(shè)這40億個(gè)數(shù)開始放在一個(gè)文件中。
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