問題描述：
假設你有一個非常大的文本文件（例如，100GB），文件內容是按行存儲的單詞（或其他字符串，如 URL、搜索查詢詞等），單詞之間可能由空格或換行符分隔。由于文件巨大，你無法將所有內容一次性加載到內存中（例如，你只有 1GB 的可用內存）。
任務：
請設計一個算法或方案，找出這個文件中出現頻率最高的 K 個單詞及其出現的次數。
例如：
假設 K = 3，文件內容如下：
apple banana orange
banana apple grape
apple kiwi banana
pear apple
期望輸出（順序不一定要求）：
apple: 4
banana: 3
orange: 1 (或者 grape: 1, kiwi: 1, pear: 1 中的任意一個，取決于具體實現細節和 K 值的處理)
(更嚴謹的輸出應該是前 3 個，所以是 apple: 4, banana: 3, orange: 1 / grape: 1 / kiwi: 1 / pear: 1 中的一個)
更正：嚴格的 Top 3 應該是 apple: 4, banana: 3。第三名有多個并列，可以輸出其中一個，或都輸出（取決于題目要求）。這里以輸出一個為例，比如 orange:1。
需要考慮的關鍵點：
- 內存限制： 核心挑戰在于內存遠小于數據總量。
- 效率： 算法需要盡可能高效，減少磁盤 I/O 次數。
- 準確性： 結果需要精確統計詞頻并找出 Top K。
請思考：
- 你會如何分解這個問題？
- 你會用到哪些數據結構或算法思想？
- 如何處理內存限制？
- 如何進行數據統計和排序？
提示和思考方向：
這道題通常考察以下幾個方面的知識：
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分治思想 (Divide and Conquer): 如何將大問題分解成可以在內存中處理的小問題？
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哈希 (Hashing): 如何將相同的單詞映射到一起進行處理？如何均勻分散數據？
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外部排序 (External Sorting) 思想： 雖然不完全是排序，但處理無法放入內存的數據的思路類似。
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數據結構選擇：
- 用什么結構在內存中高效地統計小塊數據的詞頻？（例如：HashMap?/Dictionary?）
- 用什么結構高效地維護當前的 Top K 結果？（例如：最小堆/優先隊列 Min-Heap?/PriorityQueue?）
常見的解法思路：
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哈希分區 (Hash Partitioning):
- 順序讀取大文件。
- 對每個單詞計算哈希值，然后根據哈希值對一個預設的數值 M（例如 1000）取模 hash(word) % M?。
- 將該單詞寫入到 M 個對應的小文件中（file_0?, file_1?, ..., file_{M-1}?）。
- 核心保證： 經過這個步驟，所有相同的單詞保證會出現在同一個小文件中。
- 選擇合適的 M，使得每個小文件的大小都能被加載到內存中。
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小文件內統計詞頻：
- 依次處理每個小文件 (file_i?)。
- 使用哈希表（HashMap?）在內存中統計當前小文件內每個單詞的出現次數。
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合并結果并找出全局 Top K：
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維護一個大小為 K 的最小堆（Min-Heap），堆中存儲 (單詞, 詞頻)? 對，按詞頻排序（堆頂是當前 Top K 中詞頻最小的）。
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遍歷每個小文件統計出的詞頻結果（HashMap?）。
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對于每個 (單詞, 詞頻)? 對：
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如果堆的大小小于 K，直接將該對加入堆中。
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如果堆已滿（大小為 K），并且當前單詞的詞頻 > 堆頂單詞的詞頻：
- 移除堆頂元素。
- 將當前 (單詞, 詞頻)? 對加入堆中。
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當遍歷完所有小文件的詞頻統計結果后，最小堆中剩下的 K 個元素就是全局頻率最高的 Top K 單詞及其詞頻。
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思考題：
- M 的值如何選擇比較合適？
- 如果某些單詞極其高頻，導致某個小文件仍然過大怎么辦？
- 這個方案的磁盤 I/O 大概是幾次文件讀寫？
這道題可以有很多變種和深入討論的地方，是考察海量數據處理能力的好題目。祝你思考愉快！
