【中等】如何在 10 亿个数据中找到最大的 1 万个？⭐⭐⭐

构建容量大小为 1 万的堆，每次从 10 亿数据中读 1 万条数据，写入最小堆，循环直至读完所有数据。最终，还留存在最小堆中的数据就是 TOP 10000

【中等】有几台机器存储着几亿的淘宝搜索日志，假设你只有一台 2g 的电脑，如何选出搜索热度最高的十个关键词？⭐⭐

核心思想：分而治之 + 哈希分桶 + 堆排序

第一步：哈希分桶（分散数据）

• 操作：逐行读取几亿条日志，对每个搜索词计算哈希值，然后取模 N（例如 N=200），将记录追加写入对应的临时文件（part_0.txt 到 part_199.txt）。
• 目的：相同的关键词一定会进入同一个临时文件，且每个文件大小可控（如几十到几百 MB）。
• 记忆点：“哈希取模分文件，同词同桶不乱窜。”