在android开发中，比较常用到的第三方库中，有不少用到了 注解处理器(Annotation Processor)。 比较常见的就有 Butterknife，Dagger2，DBFlow 等。
第二层
面试官对我的偷鸡取巧并不满意啊，他需要我提速，这个速度不行啊。
What？？是有时间复杂度更低的吗？不不不，这是一道核心竟然是一道多线程的题目。
- 将10亿的数据分片，通过分治的思维对数据进行第一次处理。
- 开启多线程然后对其进行这些分片的数据进行优先级队列操作。
- 然后每个子线程筛选出其中最大的k个数
- 当所有线程执行完毕之后合并数据
我猜测的第三层
- 是不是考虑下多少个数据一分片，然后如何把效能提升到最高的问题？
- 构建多少个线程读取效率是最高的？
这个都是我没想到的，各位大佬有想法的可以聊一下啊。
题二：一篇文章内的单词数量
这题乍一看卧槽貌似不难，foreach循环碰到一个空格或者标点的情况下sum++，是不是就可以解决这个问题。
然而事情并没有想想的这么简单。面试被问到这种问题最难的是什么，可能是对于这题目真实的边界问题的思考。
- 如果这篇文章内容很大怎么办，会不会把内存吃光？
- 如何给单词去除重复？
是不是可以考虑逐行读取呢？
将其转化成IO流，逐行读取流，之后对这个输入内容进行一次计数操作，是不是就可以解决这个问题呢。
单词重复的问题
卧槽，这个真简单HashSet啊！！！！那么如果海量数据我是不是又炸了？
卧槽，死亡螺旋吗。或许我们可以考虑下用hash的方式来解决，只保留单词的hashcode，是不是可能可以解决呢。
同样的这个也可以使用多线程分片去优化
方式的话基本也和上面是完全一样的，只要把数据分片，之后多线程调度，然后合并结果就可以了。
总结
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