字节终面:两个文件的公共url怎么找?
大家好，我是道哥。今天，我们来看一道非常经典的面试题目。
在字节跳动的终面中，居然遇到这个题目，好亲切。题目如下：
A文件有32亿个url链接，B文件有64亿个url链接，求A和B中的公共url链接。
一. 初步思考
一些朋友可能觉得，这个问题很简单啊，把A文件和B文件同时加载到内存中，然后进行循环查找比较，貌似万事大吉。
为了便于理解原问题，我用图解的方式来进行。设A文件有5个美女，居于上面一行；B文件有5个美女，居于下面一行。
那么，怎么找出上下两行的公共部分呢？且看最直观的思路，那就一个个地找呗。
第1步：
以紫衫龙王为例，发现下面一行没有紫衫龙王，所以紫衫龙王不是上下的公共部分，如图：
第2步：
以黄蓉为例，发现下面一行有黄蓉，所以黄蓉是上下的公共部分，如图：
第3步：
以穆念慈为例，发现下面一行没有穆念慈，所以穆念慈不是上下的公共部分，如图：
第4步：
以白发魔女为例，发现下面一行有白发魔女，所以白发魔女是上下的公共部分，如图：
第5步：
以赵敏为例，发现下面一行有赵敏，所以赵敏是上下的公共部分，如图：
我们看到，整个过程进行了25次比较。显然，上下两行的公共部分是：黄蓉、赵敏、白发魔女。
如果A有m个元素，B有n个元素，则时间复杂度为O(m*n)，显然，无法通过字节跳动的面试。
二. 进阶思考
从时间复杂度上来讲，上面的方法肯定不是最优的，这里的问题在哪里呢？问题还是出在查找的思路上。
我们以紫衫龙王的查找为例，使用遍历查找的思路是很糟糕的。从下图可以看出，需要查找5次才有结果：
回顾一下查找算法，比遍历查找更快的是二分查找，比二分查找更快的是哈希查找。
来看看使用哈希表进行查找的图示，哈希查找的时间复杂度为O(1)，不需要比较5次：
貌似万事大吉了，但依然无法通过字节跳动的面试，这又是为什么呢？猫腻在哪里？
醒醒，快醒醒，这明显是一道海量数据问题，内存容纳不下，所以必须想其他的方法。
三. 终极思考
由于是海量数据问题，内存容纳不下，那怎么办呢？可以考虑使用分治的思想，说白了，就是大问题化小，小问题化了。
还是以上述的美女为例，我们可以考虑对这些美女进行分类。具体的分类标准有很多，比如，可以考虑以名字长度来分。
原来的图示如下：
根据名字长度划分后图示如下：
显而易见，这就实现了化大为小，在化大为小之后，内存足够容纳得下，不用担心了。
很容易发现，上下两行的公共部分分别是：黄蓉、赵敏、白发魔女。问题得到解决啦。
值得注意的是，我们以名字长度为4的房间为例，针对紫衫龙王，仍选择用哈希查找。
四. 破解原题
我们一起来回顾下原题：
A文件有32亿个url链接，B文件有64亿个url链接，求A和B中的公共url链接。
显然，内存容纳不下这么多数据，因此需要采用分割的方法对A和B两个文件中的url进行分类。
怎么分类呢？我们当然可以根据url的长度进行分类，分成不同的比较组，比如：
这样就能解决问题了。但是，还有一个问题，这种划分合理吗？是否存在某个长度的url有很多呢？
会的，一定会的。如果某个长度的url很多，会导致小文件也很大，导致内存容纳不下，那怎么办？
可以考虑采取哈希的思想，具体来说就是对每个url求md5值，然后按照md5值的首字母来分割：
把大文件按照一定的规则切割成小文件后，内存容纳不下的问题解决了。按照上述分法之后，如果文件还是太大，那怎么办呢？
很简单，可以考虑多分割一些，比如按照md5后的前两个字母来分割。显然，一个大文件可以分为256个小文件，如下所示：
| 文件分割 | md5后前两个字母 |
| 小文件1 | aa |
| 小文件2 | ab |
| 小文件3 | ac |
| 小文件4 | ad |
| ... | ... |
| 小文件256 | zz |
总之，核心思想是：
哈希分治，把大文件切割为很多的小文件
在每一组小文件中，找出它们的共同url
表格示意图如下：
| md5后前两个字母 | A | VS | B |
| aa | A1文件 | VS | B1文件 |
| ab | A2文件 | VS | B2文件 |
| ac | A3文件 | VS | B3文件 |
| ad | A4文件 | VS | B4文件 |
| ... | ... | VS | ... |
| zz | A256文件 | VS | B256文件 |
道哥，CSDN前30名，曾混迹于BAT大厂。公众号讲解计算机基础、网络、数据结构、算法、C++、Java、Golang等多方面的编程知识。欢迎点击如下名片关注道哥，感谢点赞和在看支持哦。