昨晚被一则新闻刷屏：北京时间 4 月 10 日今晚 9 点，人类首张黑洞照片正式发布。

看到这张图片，小吴心里是极为震撼的：爱因斯坦太太太太太牛逼了！！！

同时，看新闻的时候小吴还注意到里面有个细节，给黑洞”拍照“的事件视界望远镜从 2017 年就开始为黑洞拍照了，但直到 2019 年才公布。

心里不禁纳闷：为什么给黑洞拍照需要这么长时间？

于是去更加详细的搜索资料，果然发现了端倪，其中一个点就是 望远镜观测到的数据量非常庞大 ！

2017 年时 8 个望远镜的数据量达到了 10PB（=10240TB），2018 年又增加了格陵兰岛望远镜，数据量继续增加。庞大的数据量为处理让数据处理的难度不断加大。

平时面试的时候老是说海量数据，海量数据，这次的数据真的是海量数据了。

这次的数据流之大，导致每个射电望远镜产生的数据，都只能用硬盘来储存。

那么现在问题来了，假设你作为给黑洞拍照的研发人员，给你一台内存有限的计算机，你如何找出这些数据的中位数或者判断某个数字是否存在里面。

1. 海量数据查找中位数

题目描述

现在有 10 亿个 int 型的数字（ java 中 int 型占 4B），以及一台可用内存为 1GB 的机器，如何找出这 10 亿个数字的中位数？

所谓中位数就是有序列表中间的数。如果列表长度是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。

题目解析

题目中有 10 亿个数字，每个数字在内存中占 4B，那么这 10 亿个数字完全加载到内存中需要：10 * 10^8 * 4，大概需要 4GB 的存储空间。根据题目的限制，显然不能把所有的数字都装入内存中。

这里，可以采用基于 二进制位比较 和 快速排序算法中的 分割思想 来寻找中位数，实际上这也是 桶排序 的一种应用。