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一般来说都是针对数据量特别大，内存有限制的。

第一类：topk问题

比如，在海量数据中找前50大的数据怎么办？

方法一：使用小顶堆，用小顶堆维护这50个元素，当有新元素到来时，直接与堆顶进行比较（小顶堆堆顶最小），如果比堆顶大，替换堆顶，调整堆结构。

堆中含k个元素，堆内部调整时间复杂度logk，一共n个数据，每来一个都要进行一次堆调整，总的时间复杂度O(nlogk)，总的空间复杂度O(k)。

方法二：使用快排，快排的思想是找标准值，标准值左边都是比它小的，右边都是比它大的，返回中间标准值的位置，找前k大的，就在标准值的右边进行查找，步骤一样（先确定标准值，将小于标准值的放入左侧，大于标准值放入右侧）

开始数据量为n，进行一次二分数据量变为n/2，后续只需要在这n/2中进行查找，进行两次变为n/4以此类推...最终时间复杂度n+n/2+n/4+...+1=2n-1，总的时间复杂度O(n)。

方法二同样适用无序元素中找第k大的数，时间复杂度要求O(n)

第二类：海量数据的两个文件找相同

比如，两个文件中存放1000万电话号码，找这两个文件中相同的电话号码？

位图法，对于电话号一共11位，从10000000000~19999999999，大约10G空间，采用位图法该电话号存在对应为1，不存在对应0，将存储空间压缩到10G/8=1.25G。

第三类：海量数据排序

比如有10GB的订单数据。希望按照订单的金额（金额是整数）进行排序，但是内存只有几百MB，无法一次性加载到内存。

方法一：采用分桶排序。加入金额是0-10万，分成100个桶，每个桶的范围是1千。比如桶0是从0~1000，桶1是从1001~2000...数据按照区域进行划分。存在100个文件中，文件内部进行排序，可以使用快排，依次从桶0、桶1...中取元素，得到的就是有序的10GB数据。时间复杂度O(nlogn/100)，计算方法为：100个文件，每个文件进行快排，每个文件数据n/100，100*(NlogN)，其中N为n/100，最终结果为O(nlogn/100)。

存在的问题是如果数据在某个范围特别多，比如某个桶有1GB的数据，这种情况怎么办?

对这个桶中元素再进行分桶，各桶有序再合并。

方法二：将数据等分到100个文件中，每个文件相当于100MB的数据，每个文件内部快排。同时维护一个小顶堆。每次取堆顶，可以先放入缓存，最后放入文件中。

方法三：文件之间两两合并，相当于合并有序列表。

既然找10亿元素中的中位数，就是找第5亿个、第5亿+1个，每个桶有相应的存储元素个数，大致确定5亿、5亿+1元素具体位于哪个桶，再对该桶进行分桶，桶的间距为1，再进行查找即可。