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//计算之魂/从理论上讲，利用求中值的方法完成义选玉的过程，计算复杂堆的方法OUMogR)更有效，但是由于求中值的方法计算量常常是度只有OU，比采用线性函数的很多倍，此它是否更有效，要看天本身的大小。如果KE<N，在工程上还是直接使用推比较好。N选玉问题有很多实际的应用，而且应用场景可能差异较大。比如要在一亿个游戏玩家中选择100个最活跃用户给予奖励，这就是K<<N的情况。但是在很多和机器学习有关的场景中，就需要找到N个元素中最大的一半，或者类似的比例。比如一种机器学习涉及10亿个特征，出于计算和存储成本的考虑，我们只能保留一部分，当然要保留最有效的《最大的)那一部分。通常，特征数量和机器学习效果是正相关的，比如经常表现为图6.6所示的一种关系。在图6.6中，横坐标是特征数量，纵和标是机器学习效果。LI我们常常想知道如果保留10%、20%或者50%的特征，机器学习的效果如点，这个问题就是和根据资源和所期望的效果，我们找到一个性价比最高的特征数量NM'2或者W10个元素的问题了。这时候分割算法要比基了F堆的算法更有效。图6.6特征数量和机器学习效果的[何。一选今天

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，昌然中值问题早就被公布在互联网上了，但是Google和其他一些计算机公司依然会考一些由它衍生出来的问题，比如让求职者分析一下这个算法的复杂让求职者有效选取枢值以防止分割结果过于不平衡的情况，以及在不同情况下如何有效实现N选玉的问题。如果求职者是靠刷题得出的答案，被出破绽;只要真正理解了这个算法的精央，不管问题如何变化都不会被难倒。我们在面试求职者时常常从中值问题开始，但是目的是引出下面一个问题，即中值问题的分布式版本。例题6.4a食视信众王本往深了追问时度丈)总会露假定一个数组非常巨大，在一台服务器上保存不下，要保存在1000台服务器上，如何找到它的中值?230几第6章//化繁为简一一分治思想及应用/解决了单机版本中值问题的大部分人被问到这个问题时依然会找不到头绪，很多人甚至又回到了排序的老路上，这是很让我吃惊的。绝大部分人在这个问题上受序列的中值，然后再试图找到中值的傈走不出来，原因在于试图先找到每一台服务器上子值。但实际上，这些子序列数值的分布可能和整个序列的分布完全无关，因此各个子序列中值的中值不是整个序列的中值。一些人后来在意识到这个问题之后，试蓉|在

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各个子序列的中值的基础上，通过一些小修小补，最后得到整个序列的中值，这种努力其实是徒劳的。那么对于这个看似很复杂的问题该如何解决呢?我们还是要先回到问题的原点。既然要找整个序列的中值，我们就应该用一个枢值来对整个序列分割，而不是让每一台服务器独自运行分割算法6.3。当然，可能大家会想这个数组太大，一台服务器放不下，我们不可能在服务器之间挪动数据，否则传输成本太高。因此我们要做的是，在逻辑上把这个大数组作为算法6.4”分布式中值算法个整体进到各人台服务器上处理，让它们并行工作，而且据的传输。基于这些原则，我们可以这样来构行分割，在物理上采用分治算法，把任务分配大部分工作要在本地进行，避免大量数建一个有效的算法。步骤1，随机挑选一个数值”作为枢值，并且将它发给每一台服务器。步骤2，在每一全服务器上，JI13w对相应的子11713序列进行分割，结果如图6.7所示。图6.7用枢值分割多台服务器上的各个子序列得到的结果步骤3，每一台服务器计算上们分别是7177127713和77an和71172r73r小卫(或等)和大村7r71zpoF枢值的元素的数量，我们假定它231

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