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找中位數最容易想到的方法就是，先對序列進行排序，取中位數，然而5億個數要想全部讀入內存需要將近2GB空間。

一種想法是采用外部排序的方法，在排序的過程中記錄數據個數，找到中位數。首先采用hash() % 100,把數據分到100個文件中，然后對每個文件分別在內存中進行快速排序，再將100個小文件進行合并，并在合并過程中尋找中位數，時間復雜度是O(nlogn)

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另外一種方法是，將數據按照數據空間分為0-9999999，10000000-999999999, ……大概50個部分，每一部分存入一個小文件，統計每個小文件中的元素個數，由于文件之間相對有序，可以容易得出中位數是位于哪一個文件之中，并可以得出中位數在該小文件中的排序次序，用相同的方法對小文件進行處理，當文件內容比較小的時候可以直接在內存中進行找中位數操作，對于n個隨機數找k小元素的時間復雜度是O(n),所以總的時間復雜度為O(n)

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5億個數找不存在的元素

想法是：將這5億個數據按照大小分為50部分，0-9999999, 10000000-99999999…并分別存入文件中，對于每一個文件，只用找出每個文件中不存在元素即可

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總結

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