假设我们有一个大文件，里面包含了100亿个整数。我们只有10MB的内存，要在其中找到中位数。首先，什么是中位数呢？简单来说，中位数就是排序后位于中间位置的那个数。对于100亿个整数来说，中位数就是第50亿个数。
问题的挑战：
数据量巨大：100亿个整数可不是小数目，如果每个整数占用4字节，那么100亿个整数需要大约400GB的存储空间。内存限制：仅有10MB的内存，根本无法一次性载入这些数据。面对如此大数据量和有限的内存，我们该如何找到中位数呢？别慌，我们一起来看看如何应对这两种情况！
内存够的情况下如果你有足够的内存，那就简单多了！我们可以一次性将所有数据载入内存，然后进行排序，找到排序后中间位置的那个数即可。哪怕你使用最简单的冒泡排序也可以解决问题。
图片
这个方法虽然简单粗暴，但在实际中几乎不可能，因为面试官不会给你那么多内存！
内存不够的情况下当内存不够时，我们就得动点脑筋了。我们可以通过“分治”的思想将大问题逐步缩小到内存能够处理的范围。
思路解析分文件处理：由于我们只关心中位数，所以可以通过二进制的位来将数据分成多个子文件。每次处理一个子文件，缩小范围，直到我们能够找到中位数。二进制位划分：首先，读取文件中的数据到内存中（不超过10MB），然后根据数字的二进制最高位（第32位，符号位）将数字分成两个文件。如果最高位为0，表示这个数是非负数，则写入file_0文件中；如果最高位为1，表示这个数是负数，则写入file_1文件中。具体实现以下是这个过程的Java代码实现：
图片
图片
代码解析
划分文件：通过divideFile方法，我们可以根据指定的二进制位将文件中的数字分成两个文件。这里用的是BufferedReader和BufferedWriter来处理文件IO，以确保效率。递归查找中位数：findMedianInFile方法中，我们不断缩小范围，直到文件中的数据可以直接在内存中处理（通过排序找出中位数）。进一步优化如果文件过大，读取和写入操作可能会成为瓶颈。可以考虑使用更高效的IO方式或者利用多线程并发处理来提升性能。此外，对于非常大的数据集，分布式处理也是一种可行的方案。
END在解决大数据问题时，内存的限制是必须要考虑的因素。通过分治法，我们能够有效地将问题规模逐步缩小，最终在有限的内存内找到答案。这个思路不仅仅适用于寻找中位数的问题，还可以推广到其他需要处理大数据的场景中。
更多资讯，点击
