从海量数据中高效提取TopK热搜词：算法与策略
在当今大数据时代，从庞大的数据集合（数十亿甚至上千亿条数据）中快速准确地提取TopK热搜词，对各大搜索引擎和社交媒体平台至关重要。百度、微博等平台通常会采用高效的算法来完成这项任务。
Misra-Gries算法：一种近似TopK提取方法
Misra-Gries算法是一种简洁有效的近似算法，特别适用于处理数据流场景下的TopK问题。
该算法的核心思想是利用一个大小为K的计数器数组。对于每个输入数据元素，算法会随机选择一个计数器，并将该计数器的值加1。如果选择的计数器值为0，则用当前元素替换该计数器中的元素。
算法结束后，计数器数组中值最大的K个元素，近似代表了数据流中频次最高的K个元素，从而实现TopK的近似提取。 这种方法在保证一定精度的前提下，具有较高的效率。
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