计算：
所以我们要按照1M的上限来计算，假设每个单词都为16个字节，那么1M的内存可以处理多少个单词呢？
1M = 1024 KB = 1024 * 1024 B 。然后1M / 16B = 2^16个单词
1G大概有多少个单词呢？ 有2^26个单词
但是实际中远远不止这些，因为我们是按照最大单词长度算的。
我们需要把这1G的单词分批处理，根据上面的计算，可以分成大于2^10个文件。
索性就分成2000个文件吧，怎么分呢，不能随便分，不能简单的按照单词的顺序然后模2000划分，因为这样有可能相同的单词被划分到不同的文件中去了。
分而治之/hash映射：顺序读文件中，对于每个词x，取hash(x)%2000，然后按照该值存到2000个小文件（记为x0,x1,…x1999）中。这样每个文件大概是200k左右。如果其中的有的文件超过了1M大小，还可以按照类似的方法继续往下分，直到分解得到的小文件的大小都不超过1M。
hash_map统计：对每个小文件，采用trie树/hash_map等统计每个文件中出现的词以及相应的频率。
然后呢，我们对每个文件进行分别处理：按照key-value的方法处理每个单词，最终得出每个文件中包含每个单词和单词出现的次数。然后再建立大小为100的小根堆。一次遍历文件进行处理。