堆的应用：如何快速获取到TOP10最热门的搜索关键词？
就是搜索引擎的热门搜索排行榜，搜索引擎每天会接收大量的用户搜索请求，他会把用户输入的搜索关键词记录下来，然后再离线统计分析，得到TOP10搜索关键词
假设我们有一个包含10亿个搜索关键词的日志文件，如何能快速获取到热门榜TOP10搜索关键词？
堆的应用一：优先级队列
优先级队列，首先是一个队列，队列的最大特性就是先进先出，不过，在优先级队列中，数据的出队顺序不是先进先出的，按照优先级来，优先级最高的，最先出队
用堆来实现一个优先级队列，因为堆和优先级队列非常相似，一个堆可以看作是一个优先级队列，往优先级队列中插入一个元素，相当于往堆里插入一个元素；从优先级队列中取出优先级最高的元素，相当于取出堆顶元素
这优先级应用场景很多：
一：合并有序小文件
有100个小文件，每个文件的大小是100MB，每个文件存储的都是有序的字符串，希望将这100个小文件合并成一个有序的大文件，用到优先级队列
从这100个文件中，各取第一个字符串，放入数组中比大小，把最小的那个字符串放入合并后的大文件中，并从数组中删除，这个最小的字符串来自于13.txt这个小文件，再从这个小文件取下一个字符串，放到数组中，重新比较大小，并且选择最小的放入合并后的大文件，将它从数组中删除，依此类推，直到所有的文件中的数据都放入到大文件中为止
用数组存储从小文件中取出来的字符串，每个从数组中取最小字符串，都需要循环遍历整个数组，不是很高效，可以用优先级队列，从小文件中取出来的字符串放入到小顶堆，那堆顶的元素就是优先级队列队首的元素，即最小的字符串，将这个字符串放入到大文件中，将其从堆中删除，然后再从小文件中取出下一个字符串，放入堆中，循环，可以将100个小文件中的数据依次放入大文件中
二：高性能定时器
定时器中维护了很多定时任务，每个任务都设定了一个要触发执行的时间点。定时器每过一个很小的单位时间，就扫描一遍任务，看是否有任务到达设定的执行时间，如果到达了，拿出执行
最好的方法是用优先级队列，按照任务设定的执行时间，将任务存储在优先级队列中，队列首部存储的是最先执行的任务，定时器只需要拿队首任务的执行时间点，与当前时间点相减，得到一个时间间隔T，定时器设定在T秒之后，再次执行任务，从当前时间点到(T-1)s之间不需要做任务事情
当T秒过去之后，定时器取优先级队列中队首的任务执行，再计算新的队首任务的执行时间点与当前时间点的差值
堆的应用二：利用堆求TOP k
求TOP K问题可以抽象成两类，一类是针对静态数据集合，即数据集合事先确定，不会再变，另一类是针对动态数据集合，数据集合事先并不确定，有数据动态加入集合中
针对静态数据，如何在包含n个数据的数组中，查找前K大数据呢？维护一个大小为K的小顶堆，顺序遍历数组，从数组中取出数据与堆顶元素比较，如果比堆顶元素大，把堆顶元素删除，将这个元素插入到堆中，如果比堆顶元素小，不处理，都遍历完之后，堆中的数据就是前K大数据
一次堆化操作需要O(logK),最坏的情况是n个元素都入堆一次，时间复杂度是O(nlogK)
针对动态数据求得TOP K就是实时TOP K，一个是添加数据，一个是询问当前TOP K
每次询问前K大数据，都一直维护一个K大小的小顶堆，当有数据被添加的时候，与堆顶元素对比
堆的应用三：利用堆求中位数
求动态数据集合中的中位数，即处在中间位置上的数
如果数据个数是奇数，把数据从小到大排列，第n/2+1个数据就是中位数（数据从0开始编号）如果数据个数是偶数的话，中间位置有两个，第n/2个和第n/2+1个数据，可以随意选取一个作为中位数
一组静态数据，中位数是固定的，可以先排序，第n/2个数据是中位数，每次询问中位数的时候，直接返回这个固定的值即可，边际成本会很小，但是，如果我们面对的是动态数据集合，中位数不断在变，如果先排序再询问的话效率就不高了
维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆，大顶堆存储前半部分数据，小顶堆存储后半部分数据，且小顶堆中的数据都大于大顶堆中的数据，如果有n个数据，n是偶数，从小到大排序，前n/2个数据存储在大顶堆，后n/2个数据存储在小顶堆，这样，大顶堆堆顶元素就是中位数，如果n是奇数，大顶堆存储n/2+1个数据，小顶堆存储n/2个数据
数据是动态变化的，当新添加一个数据的时候，如何调整两个堆，让大顶堆的堆顶元素继续是中位数呢？
如果新加入的数据小于等于大顶堆的堆顶元素，则插入到大顶堆中，否则插入到小顶堆，这时候可能会出现两个顶堆的数据个数不符合前面约定的情况，所以我们可以从一个堆中不停地将堆顶元素移动到另一个堆，这样调整
可以利用两个堆实现动态数据集合中求中位数的操作，插入数据的时间复杂度为O(logn)，求中位数只需要返回大顶堆的堆顶元素，时间复杂度是O(1)
利用两个堆不仅可以快速求出中位数，还可以求其他百分位的数据，如何利用两个堆快速求接口的99%响应时间?
99百分位数就是 将一组数据从小到大排列，这个99百分位数就是大于前面99%数据的那个数据，那99%响应时间，如果有100个接口访问请求，每个接口请求的响应时间都不同，然后将响应时间从小到大排列，排在第99的那个数据就是99%响应时间，也叫99百分位响应时间（ps:有n个数据，99百分位数就是第n*99%个数据）
求99%响应时间？
维护两个堆，一个大顶堆，一个小顶堆，当前总数据个数是n,大顶堆中保存 个数据，小顶堆中保存 个数据，大顶堆堆顶的数据就是我们要找的99%响应时间。每次插入一个数据的时候，判断这个数据跟大顶堆和小顶堆堆顶数据的大小关系，然后决定插入到那个堆中，如果该数据比大顶堆堆顶元素数据小，插入大顶堆，比小顶堆堆顶元素大，插入小顶堆，为了保持大顶堆中数据占99%,每次插入数据后，重新计算大顶堆和小顶堆中数据个数，是否符合99：1
加入有一个包含10亿个搜索关键词的日志文件，如何快速获取到TOP10最热门的搜索关键词？
可以使用MapReduce，如果我们将处理的场景限定为单机，内存是1GB，因为关键词很多都是重复的，首先统计每个关键词出现的频率，通过散列表、平衡二叉查找树等来记录关键词以及出现的次数
选用散列表，顺序扫描10亿搜索关键词，当扫描到某个关键词时，取散列表中查询，存在，次数+1，不存在，插入到散列表中，表中就存储了不重复的搜索关键词以及次数，再用堆求TOP K的方法，建立一个大小为10的小顶堆，遍历散列表，依次取出每个关键词及次数，与堆顶关键词对比，如果该次数比堆顶关键词次数多，删除堆顶关键词，将这个出现次数更多的关键词加入堆中
如果10亿条搜索关键词中不重复的有1亿条，每个关键词的平均长度是50bit，存储1亿个关键词需要5GB内存空间，而我们只有1GB，无法一次性将所有关键词加入内存中，怎么办？
相同数据经过哈希算法得到的哈希值是一样的，将10亿关键词先通过哈希算法分片到10个文件中，创建10个空文件00,01,02,……09遍历10亿关键词，通过某个哈希算法对其求哈希值，然后哈希值同10取模，得到的结果就是这个搜索关键词应该被分到的文件编号，每个文件都只有1亿关键字，去掉重复的，可能只有1000W个，总大小就是500MB，针对1亿关键词的文件，利用散列表和堆，分别求出TOP10,把10个TOP10放在一起，取这100个关键词中出现次数最多的10个关键词
怎么实现一个访问量非常大的新闻网站，希望将点击量排名TOP10的新闻摘要，滚动显示在网站首页banner上，每隔1小时更新一次？
对每个新闻摘要都计算一个hashcode，建立摘要和hashcode之间的联系，使用map存储，以hashcode为key,新闻摘要为值，每小时一个文件的方式记录下被点击的摘要的hashcode,当一个小时结束后，计算上一个小时的点击top10，将hashcode分片到多个文件，通过对hashcode取模也能算，将相同hashcode放到同一个文件中，针对每个文件取TOP10d hashcode,使用map<hashcode,int>的方式，统计所有的摘要点击次数，在使用小顶堆计算TOP10，针对所有分片计算一个总的TOP10，如果仅展示一个小时的，计算结束，展示全天的，与上次按hashcode合并，取TOP10
