又是一个TOP -N的题目

我看了一下CSDN上大多数人的回答和GPT说的差不多，都是说使用哈希之类的；

我今天说一下我的解法，首先说一下不太快的基础解法

20亿数字使用uint32需要80GB，

（1）分为40块读取，每次2GB，排序后写入文件；

（2）对40个文件使用滑块方式推进合并，块大小50M，合并为一个大文件；

（3）重新扫描这个排序后的大文件。

总体思路就是外部归并排序。

缺点是读写次数太多了。优化一下，

20亿数字，使用UINT32共80GB数据：

1）分为80块，分块读取1G，排序后保存到文件，其中只保存每个数字的次数；所以每个数字需要一个多余的uint32来计数；最差的情况下是每个数字出现1次，保存文件不超过2G；最好的情况下这个文件也许只有8字节；

2）对80个文件归并排序，可以写到一个大文件里，每个文件的滑动块大小为25MB；注意，归并的同时，就可以知道当前最大次数的数字，所以可以不写入合并的大文件；

连GTP看了方案都说好，它评价曰：

1）分块读取和排序：将20亿个数字分成80块，每块1GB大小，这样确保了每个小块可以在内存中进行排序，同时最大限度地减少了内存的使用。
2）压缩存储：在每个小块中，只保存每个数字出现的次数，而不是保存所有数字。这样可以大大减少文件的大小，确保每个文件不超过2GB的限制。
3）归并排序：对80个文件进行归并排序，每次合并时，使用滑动块大小为25MB。这样可以在内存有限的情况下高效地进行归并排序操作。
4）实时统计最大次数的数字：在归并排序的过程中，可以实时统计当前出现次数最多的数字。这样可以避免在最后重新扫描文件来找到最大次数的数字，从而提高了效率。