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搜尋引擎的熱門搜索排行榜功能你用過嗎？你知道這個功能是如何實現的嗎？實際上，它的實現並不複雜。搜尋引擎每天會接收大量的用戶搜索請求，它會把這些用戶輸入的搜索關鍵詞記錄下來，然後再離線地統計分析，得到最熱門的 Top 10 搜索關鍵詞。
那請你思考下，假設現在我們有一個包含 10 億個搜索關鍵詞的日誌文件，如何能快速獲取到熱門榜 Top 10 的搜索關鍵詞呢？
這個問題就可以用堆來解決，這也是堆這種數據結構一個非常典型的應用。上一節我們講了堆和堆排序的一些理論知識，今天我們就來講一講，堆這種數據結構幾個非常重要的應用：優先級隊列、求 Top K 和求中位數。
堆的應用一：優先級隊列
首先，我們來看第一個應用場景：優先級隊列。
優先級隊列，顧名思義，它首先應該是一個隊列。我們前面講過，隊列最大的特性就是先進先出。不過，在優先級隊列中，數據的出隊順序不是先進先出，而是按照優先級來，優先級最高的，最先出隊。
如何實現一個優先級隊列呢？方法有很多，但是用堆來實現是最直接、最高效的。這是因為，堆和優先級隊列非常相似。一個堆就可以看作一個優先級隊列。很多時候，它們只是概念上的區分而已。往優先級隊列中插入一個元素，就相當於往堆中插入一個元素；從優先級隊列中取出優先級最高的元素，就相當於取出堆頂元素。
你可別小看這個優先級隊列，它的應用場景非常多。我們後面要講的很多數據結構和算法都要依賴它。比如，赫夫曼編碼、圖的最短路徑、最小生成樹算法等等。不僅如此，很多語言中，都提供了優先級隊列的實現，比如，Java 的 PriorityQueue，C++ 的 priority_queue 等。
只講這些應用場景比較空泛，現在，我舉兩個具體的例子，讓你感受一下優先級隊列具體是怎麼用的。
1. 合併有序小文件
假設我們有 100 個小文件，每個文件的大小是 100MB，每個文件中存儲的都是有序的字符串。我們希望將這些 100 個小文件合併成一個有序的大文件。這裡就會用到優先級隊列。
整體思路有點像歸併排序中的合併函數。我們從這 100 個文件中，各取第一個字符串，放入數組中，然後比較大小，把最小的那個字符串放入合併後的大文件中，並從數組中刪除。
假設，這個最小的字符串來自於 13.txt 這個小文件，我們就再從這個小文件取下一個字符串，並且放到數組中，重新比較大小，並且選擇最小的放入合併後的大文件，並且將它從數組中刪除。依次類推，直到所有的文件中的數據都放入到大文件為止。
這裡我們用數組這種數據結構，來存儲從小文件中取出來的字符串。每次從數組中取最小字符串，都需要循環遍歷整個數組，顯然，這不是很高效。有沒有更加高效方法呢？
這裡就可以用到優先級隊列，也可以說是堆。我們將從小文件中取出來的字符串放入到小頂堆中，那堆頂的元素，也就是優先級隊列隊首的元素，就是最小的字符串。我們將這個字符串放入到大文件中，並將其從堆中刪除。然後再從小文件中取出下一個字符串，放入到堆中。循環這個過程，就可以將 100 個小文件中的數據依次放入到大文件中。
我們知道，刪除堆頂數據和往堆中插入數據的時間複雜度都是 O(logn)，n 表示堆中的數據個數，這裡就是 100。是不是比原來數組存儲的方式高效了很多呢？
2. 高性能定時器
假設我們有一個定時器，定時器中維護了很多定時任務，每個任務都設定了一個要觸發執行的時間點。定時器每過一個很小的單位時間（比如 1 秒），就掃描一遍任務，看是否有任務到達設定的執行時間。如果到達了，就拿出來執行。
但是，這樣每過 1 秒就掃描一遍任務列表的做法比較低效，主要原因有兩點：第一，任務的約定執行時間離當前時間可能還有很久，這樣前面很多次掃描其實都是徒勞的；第二，每次都要掃描整個任務列表，如果任務列表很大的話，勢必會比較耗時。
針對這些問題，我們就可以用優先級隊列來解決。我們按照任務設定的執行時間，將這些任務存儲在優先級隊列中，隊列首部（也就是小頂堆的堆頂）存儲的是最先執行的任務。
這樣，定時器就不需要每隔 1 秒就掃描一遍任務列表了。它拿隊首任務的執行時間點，與當前時間點相減，得到一個時間間隔 T。
這個時間間隔 T 就是，從當前時間開始，需要等待多久，才會有第一個任務需要被執行。這樣，定時器就可以設定在 T 秒之後，再來執行任務。從當前時間點到（T-1）秒這段時間裡，定時器都不需要做任何事情。
當 T 秒時間過去之後，定時器取優先級隊列中隊首的任務執行。然後再計算新的隊首任務的執行時間點與當前時間點的差值，把這個值作為定時器執行下一個任務需要等待的時間。
這樣，定時器既不用間隔 1 秒就輪詢一次，也不用遍歷整個任務列表，性能也就提高了。
堆的應用二：利用堆求 Top K
剛剛我們學習了優先級隊列，我們現在來看，堆的另外一個非常重要的應用場景，那就是「求 Top K 問題」。
我把這種求 Top K 的問題抽象成兩類。一類是針對靜態數據集合，也就是說數據集合事先確定，不會再變。另一類是針對動態數據集合，也就是說數據集合事先並不確定，有數據動態地加入到集合中。
針對靜態數據，如何在一個包含 n 個數據的數組中，查找前 K 大數據呢？我們可以維護一個大小為 K 的小頂堆，順序遍歷數組，從數組中取出取數據與堆頂元素比較。如果比堆頂元素大，我們就把堆頂元素刪除，並且將這個元素插入到堆中；如果比堆頂元素小，則不做處理，繼續遍歷數組。這樣等數組中的數據都遍歷完之後，堆中的數據就是前 K 大數據了。
遍歷數組需要 O(n) 的時間複雜度，一次堆化操作需要 O(logK) 的時間複雜度，所以最壞情況下，n 個元素都入堆一次，所以時間複雜度就是 O(nlogK)。
針對動態數據求得 Top K 就是實時 Top K。怎麼理解呢？我舉一個例子。一個數據集合中有兩個操作，一個是添加數據，另一個詢問當前的前 K 大數據。
如果每次詢問前 K 大數據，我們都基於當前的數據重新計算的話，那時間複雜度就是 O(nlogK)，n 表示當前的數據的大小。實際上，我們可以一直都維護一個 K 大小的小頂堆，當有數據被添加到集合中時，我們就拿它與堆頂的元素對比。如果比堆頂元素大，我們就把堆頂元素刪除，並且將這個元素插入到堆中；如果比堆頂元素小，則不做處理。這樣，無論任何時候需要查詢當前的前 K 大數據，我們都可以裡立刻返回給他。
堆的應用三：利用堆求中位數
前面我們講了如何求 Top K 的問題，現在我們來講下，如何求動態數據集合中的中位數。
中位數，顧名思義，就是處在中間位置的那個數。如果數據的個數是奇數，把數據從小到大排列，那第 n2+1 個數據就是中位數；如果數據的個數是偶數的話，那處於中間位置的數據有兩個，第 n2 個和第 n2+1 個數據，這個時候，我們可以隨意取一個作為中位數，比如取兩個數中靠前的那個，就是第 n2 個數據。
對於一組靜態數據，中位數是固定的，我們可以先排序，第 n2 個數據就是中位數。每次詢問中位數的時候，我們直接返回這個固定的值就好了。所以，儘管排序的代價比較大，但是邊際成本會很小。但是，如果我們面對的是動態數據集合，中位數在不停地變動，如果再用先排序的方法，每次詢問中位數的時候，都要先進行排序，那效率就不高了。
藉助堆這種數據結構，我們不用排序，就可以非常高效地實現求中位數操作。我們來看看，它是如何做到的？
我們需要維護兩個堆，一個大頂堆，一個小頂堆。大頂堆中存儲前半部分數據，小頂堆中存儲後半部分數據，且小頂堆中的數據都大於大頂堆中的數據。
也就是說，如果有 n 個數據，n 是偶數，我們從小到大排序，那前 n2 個數據存儲在大頂堆中，後 n2 個數據存儲在小頂堆中。這樣，大頂堆中的堆頂元素就是我們要找的中位數。如果 n 是奇數，情況是類似的，大頂堆就存儲 n2+11 個數據，小頂堆中就存儲 n2 個數據。
我們前面也提到，數據是動態變化的，當新添加一個數據的時候，我們如何調整兩個堆，讓大頂堆中的堆頂元素繼續是中位數呢？
如果新加入的數據小於等於大頂堆的堆頂元素，我們就將這個新數據插入到大頂堆；如果新加入的數據大於等於小頂堆的堆頂元素，我們就將這個新數據插入到小頂堆。
這個時候就有可能出現，兩個堆中的數據個數不符合前面約定的情況：如果 n 是偶數，兩個堆中的數據個數都是 n2；如果 n 是奇數，大頂堆有 n2+1 個數據，小頂堆有 n2 個數據。這個時候，我們可以從一個堆中不停地將堆頂元素移動到另一個堆，通過這樣的調整，來讓兩個堆中的數據滿足上面的約定。
於是，我們就可以利用兩個堆，一個大頂堆、一個小頂堆，實現在動態數據集合中求中位數的操作。插入數據因為需要涉及堆化，所以時間複雜度變成了 O(logn)，但是求中位數我們只需要返回大頂堆的堆頂元素就可以了，所以時間複雜度就是 O(1)。
實際上，利用兩個堆不僅可以快速求出中位數，還可以快速求其他百分位的數據，原理是類似的。還記得我們在「為什麼要學習數據結構與算法」裡的這個問題嗎？「如何快速求接口的 99% 響應時間？」我們現在就來看下，利用兩個堆如何來實現。
在開始這個問題的講解之前，我先解釋一下，什麼是「99% 響應時間」。
中位數的概念就是將數據從小到大排列，處於中間位置，就叫中位數，這個數據會大於等於前面 50% 的數據。99 百分位數的概念可以類比中位數，如果將一組數據從小到大排列，這個 99 百分位數就是大於前面 99% 數據的那個數據。
如果你還是不太理解，我再舉個例子。假設有 100 個數據，分別是 1，2，3，……，100，那 99 百分位數就是 99，因為小於等於 99 的數佔總個數的 99%。
弄懂了這個概念，我們再來看 99% 響應時間。如果有 100 個接口訪問請求，每個接口請求的響應時間都不同，比如 55 毫秒、100 毫秒、23 毫秒等，我們把這 100 個接口的響應時間按照從小到大排列，排在第 99 的那個數據就是 99% 響應時間，也叫 99 百分位響應時間。
我們總結一下，如果有 n 個數據，將數據從小到大排列之後，99 百分位數大約就是第 n*99% 個數據，同類，80 百分位數大約就是第 n*80% 個數據。
弄懂了這些，我們再來看如何求 99% 響應時間。
我們維護兩個堆，一個大頂堆，一個小頂堆。假設當前總數據的個數是 n，大頂堆中保存 n*99% 個數據，小頂堆中保存 n*1% 個數據。大頂堆堆頂的數據就是我們要找的 99% 響應時間。
每次插入一個數據的時候，我們要判斷這個數據跟大頂堆和小頂堆堆頂數據的大小關係，然後決定插入到哪個堆中。如果這個新插入的數據比大頂堆的堆頂數據小，那就插入大頂堆；如果這個新插入的數據比小頂堆的堆頂數據大，那就插入小頂堆。
但是，為了保持大頂堆中的數據佔 99%，小頂堆中的數據佔 1%，在每次新插入數據之後，我們都要重新計算，這個時候大頂堆和小頂堆中的數據個數，是否還符合 99:1 這個比例。如果不符合，我們就將一個堆中的數據移動到另一個堆，直到滿足這個比例。移動的方法類似前面求中位數的方法，這裡我就不囉嗦了。
通過這樣的方法，每次插入數據，可能會涉及幾個數據的堆化操作，所以時間複雜度是 O(logn)。每次求 99% 響應時間的時候，直接返回大頂堆中的堆頂數據即可，時間複雜度是 O(1)。
解答開篇
學懂了上面的一些應用場景的處理思路，我想你應該能解決開篇的那個問題了吧。假設現在我們有一個包含 10 億個搜索關鍵詞的日誌文件，如何快速獲取到 Top 10 最熱門的搜索關鍵詞呢？
處理這個問題，有很多高級的解決方法，比如使用 MapReduce 等。但是，如果我們將處理的場景限定為單機，可以使用的內存為 1GB。那這個問題該如何解決呢？
因為用戶搜索的關鍵詞，有很多可能都是重複的，所以我們首先要統計每個搜索關鍵詞出現的頻率。我們可以通過散列表、平衡二叉查找樹或者其他一些支持快速查找、插入的數據結構，來記錄關鍵詞及其出現的次數。
假設我們選用散列表。我們就順序掃描這 10 億個搜索關鍵詞。當掃描到某個關鍵詞時，我們去散列表中查詢。如果存在，我們就將對應的次數加一；如果不存在，我們就將它插入到散列表，並記錄次數為 1。以此類推，等遍歷完這 10 億個搜索關鍵詞之後，散列表中就存儲了不重複的搜索關鍵詞以及出現的次數。
然後，我們再根據前面講的用堆求 Top K 的方法，建立一個大小為 10 的小頂堆，遍歷散列表，依次取出每個搜索關鍵詞及對應出現的次數，然後與堆頂的搜索關鍵詞對比。如果出現次數比堆頂搜索關鍵詞的次數多，那就刪除堆頂的關鍵詞，將這個出現次數更多的關鍵詞加入到堆中。
以此類推，當遍歷完整個散列表中的搜索關鍵詞之後，堆中的搜索關鍵詞就是出現次數最多的 Top 10 搜索關鍵詞了。
不知道你發現了沒有，上面的解決思路其實存在漏洞。10 億的關鍵詞還是很多的。我們假設 10 億條搜索關鍵詞中不重複的有 1 億條，如果每個搜索關鍵詞的平均長度是 50 個字節，那存儲 1 億個關鍵詞起碼需要 5GB 的內存空間，而散列表因為要避免頻繁衝突，不會選擇太大的裝載因子，所以消耗的內存空間就更多了。而我們的機器只有 1GB 的可用內存空間，所以我們無法一次性將所有的搜索關鍵詞加入到內存中。這個時候該怎麼辦呢？
我們在哈希算法那一節講過，相同數據經過哈希算法得到的哈希值是一樣的。我們可以哈希算法的這個特點，將 10 億條搜索關鍵詞先通過哈希算法分片到 10 個文件中。
具體可以這樣做：我們創建 10 個空文件 00，01，02，……，09。我們遍歷這 10 億個關鍵詞，並且通過某個哈希算法對其求哈希值，然後哈希值同 10 取模，得到的結果就是這個搜索關鍵詞應該被分到的文件編號。
對這 10 億個關鍵詞分片之後，每個文件都只有 1 億的關鍵詞，去除掉重複的，可能就只有 1000 萬個，每個關鍵詞平均 50 個字節，所以總的大小就是 500MB。1GB 的內存完全可以放得下。
我們針對每個包含 1 億條搜索關鍵詞的文件，利用散列表和堆，分別求出 Top 10，然後把這個 10 個 Top 10 放在一塊，然後取這 100 個關鍵詞中，出現次數最多的 10 個關鍵詞，這就是這 10 億數據中的 Top 10 最頻繁的搜索關鍵詞了。
內容小結
我們今天主要講了堆的幾個重要的應用，它們分別是：優先級隊列、求 Top K 問題和求中位數問題。
優先級隊列是一種特殊的隊列，優先級高的數據先出隊，而不再像普通的隊列那樣，先進先出。實際上，堆就可以看作優先級隊列，只是稱謂不一樣罷了。求 Top K 問題又可以分為針對靜態數據和針對動態數據，只需要利用一個堆，就可以做到非常高效率的查詢 Top K 的數據。求中位數實際上還有很多變形，比如求 99 百分位數據、90 百分位數據等，處理的思路都是一樣的，即利用兩個堆，一個大頂堆，一個小頂堆，隨著數據的動態添加，動態調整兩個堆中的數據，最後大頂堆的堆頂元素就是要求的數據。