低头赶路
敬事如仪
目录
1、Unordered 系列容器:哈希桶与高效查找
unordered_map
unordered_set
2、 哈希桶实现的高级封装
2.1 模板参数与类型泛化
2.2 迭代器的设计与实现
3、 容器的上层抽象与封装
3.1 unordered_set 的高效封装
3.2 unordered_map 的高效封装与扩展
4、 面试题解析与实践经验
1、Unordered 系列容器:哈希桶与高效查找
unordered_map
和 unordered_set
是以哈希桶为底层结构的容器,主要用于快速查找指定数据。与其他容器相比,它们在查找元素时提供了显著的性能提升,但也有一些特殊的限制和特点。
unordered_map
unordered_map
是一种基于哈希表实现的容器,用于存储键值对 <key, value>
。其主要特点如下:
-
快速查找:通过
key
快速查找对应的value
,查找效率显著高于map
。 -
无序存储:元素的存储顺序并非按插入顺序,而是根据
key
的哈希值决定的数组下标,因此是无序的。 -
修改规则:
-
key
一旦插入后不可修改,value
可以修改。 - 提供
[ ]
运算符来访问或插入元素。
-
- 迭代器:仅支持正向迭代器,无法反向迭代。
- 性能特点:尽管查找速度非常快,但迭代速度较慢。
unordered_set
unordered_set
与 unordered_map
类似,但只存储 key
,没有对应的 value
。其主要特点如下:
-
快速查找:通过
key
快速判断元素是否存在,查找效率远高于set
。 -
无序存储:与
unordered_map
一样,元素按照key
的哈希值存储,存储顺序无特定顺序。 -
修改规则:
- 只存储
key
,不能修改key
的值。 - 不提供
[ ]
运算符进行元素访问。
- 只存储
- 迭代器:同样只提供正向迭代器,不支持反向迭代。
常用接口
无论是 unordered_map
还是 unordered_set
,它们都提供了一些相似的接口,便于用户进行高效操作。
迭代器接口:
函数 | 功能介绍 |
---|---|
begin() |
返回容器第一个元素的迭代器 |
end() |
返回容器最后一个元素之后的位置的迭代器 |
cbegin() |
返回容器第一个元素的 const 迭代器 |
cend() |
返回容器最后一个元素之后位置的 const 迭代器 |
常用功能函数:
函数 | 功能介绍 |
---|---|
find(const K& key) |
查找指定 key ,返回对应元素的迭代器 |
count(const K& key) |
返回容器中 key 对应的元素个数 |
insert() |
向容器中插入元素 |
erase() |
删除指定元素 |
clear() |
清空容器中的所有元素 |
swap(unordered_map&) |
交换两个容器的元素 |
哈希桶操作:
函数 | 功能介绍 |
---|---|
bucket_count() |
返回哈希桶的总数 |
bucket_size(size_t n) |
返回指定桶 n 中的元素数量 |
bucket(const K& key) |
返回指定 key 所在的桶编号 |
总结
-
unordered_map 适用于需要根据键值对进行快速查找的场景,支持对
value
的修改,提供高效的查找性能,但迭代操作相对较慢。 -
unordered_set 适用于去重或判断元素是否存在的场景,只存储
key
,不支持随机访问,通过哈希表提供快速查找。
两者都以哈希桶为底层结构,提供高效的查找能力,适合大数据量的快速查找场景,但其性能和功能之间也存在一定的折衷。
2、 哈希桶实现的高级封装
2.1 模板参数与类型泛化
底层哈希桶的泛型编程改造:适配不同数据类型
unordered_map
和 unordered_set
都基于开散列(哈希桶)实现,其底层数据存储虽然相似,但存储的数据类型却有所不同。unordered_map
存储的是键值对 pair<k, v>
,而 unordered_set
只存储键值 key
。为了让哈希桶能够适配不同的数据存储需求,我们通过泛型编程进行改造,利用模板参数来实现这种适配。
四个关键模板参数
为了实现数据存储的灵活性,我们需要引入四个模板参数,确保底层哈希桶能够根据不同的需求进行配置:
- class K:表示键值类型
key
,这是最基本的模板参数,决定了哈希表的键类型。- class T:表示存储的数据类型,可以是
pair<k, v>
(用于unordered_map
)或者仅为key
(用于unordered_set
)。- class KeyOfT:这是一个关键的模板参数,通过仿函数定义如何从存储的数据类型
T
中提取key
。这一环节是适配不同数据类型的核心,非常巧妙地利用了仿函数来进行转换,使得哈希桶能够灵活应对不同存储方式。- class HashFunc:这是用来将
key
转换为哈希值(size_t
类型),进而映射到哈希桶的数组下标。它是哈希表的基础,通过该函数确定key
的分布。
通过模板参数实现适配
通过这四个模板参数的组合,底层哈希桶就能够根据上层 unordered_map
或 unordered_set
的需求,灵活存储不同类型的数据。例如,在 unordered_map
中,T
为 pair<k, v>
,而在 unordered_set
中,T
仅为 key
。而 KeyOfT
则通过仿函数来确保能够从 T
中正确地提取出 key
。
这种方式通过灵活的模板参数,使得底层哈希桶能够根据上层容器的不同需求进行调整,极大地提高了代码的复用性和适配性。
总结
通过引入四个模板参数(K、T
、KeyOfT
、HashFunc
),我们实现了一个通用的哈希桶结构,能够根据需求灵活存储 key
或 key-value
对。这种设计将数据的存储与哈希桶的实现分离,使得容器能够高效且灵活地适配不同的应用场景。
template<class K>
struct HashFunc
{
size_t operator()(const K& key)
{
return (size_t)key;
}
};
template<>
struct HashFunc<string>
{
size_t operator()(const string& s)
{
// BKDR
size_t hash = 0;
for (auto ch : s)
{
hash += ch;
hash *= 131;
}
return hash;
}
};
template<class T>
struct HashNode
{
T _data;
HashNode<T>* _next;
HashNode(const T& data)
:_data(data)
, _next(nullptr)
{}
};
template<class K, class T, class KeyOfT, class Hash = HashFunc<K>>
class HashTable
{ //设置为友元关系否则 迭代器++无法访问 私有成员 _tables 友元声明和前置声明都需要加上模板参数
template<class K, class T, class Ref, class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
friend struct HTIterator;
typedef HashNode<T> Node;
public:
typedef HTIterator<K,T, T&, T*, KeyOfT, Hash> Iterator;
typedef HTIterator<K,T, const T&, const T*, KeyOfT, Hash> ConstIterator;
Iterator Begin()
{
}
Iterator End()
{
}
ConstIterator Begin()const
{
}
ConstIterator End()const
{
}
inline unsigned long __stl_next_prime(unsigned long n)
{
static const int __stl_num_primes = 28;
static const unsigned long __stl_prime_list[__stl_num_primes] =
{
53, 97, 193, 389, 769,
1543, 3079, 6151, 12289, 24593,
49157, 98317, 196613, 393241, 786433,
1572869, 3145739, 6291469, 12582917, 25165843,
50331653, 100663319, 201326611, 402653189, 805306457,
1610612741, 3221225473, 4294967291
};
const unsigned long* first = __stl_prime_list;
const unsigned long* last = __stl_prime_list +
__stl_num_primes;
const unsigned long* pos = lower_bound(first, last, n);
return pos == last ? *(last - 1) : *pos;
}
public:
HashTable()
:_tables(__stl_next_prime(0))
,_n(0)
{}
// 拷贝构造 赋值重载
~HashTable()
{
}
pair<Iterator,bool> Insert(const T& data)
{
}
Iterator Find(const K& key)
{
}
bool Erase(const K& key)
{
}
private:
vector<Node*> _tables; // 指针数组
size_t _n = 0; // 表中存储数据个数
};
我们的模版参数修改之后,我们的函数体也要进行改造,不能直接写死,要符合泛型编程:
函数基本都是修改了原本的cur->_kv.first 变为 kot(cur->_kv),通过仿函数来获取key值,并且返回值设置为迭代器。这样无论我们传入的是pair<k , v> 或 key,都可以通过仿函数获取对应的key值!
下面给出插入函数的代码,其余函数的改造可以参考【C++】——精细化哈希表架构:理论与实践的综合分析-****博客 中的开散列实现策略,核心加了仿函数获取key值!!
pair<Iterator,bool> Insert(const T& data)
{
KeyOfT kot;
Iterator it = Find(kot(data));
if (it != End())
return { it,false };
Hash hash;
// 负载因子等于1时候 进行扩容
if (_n==_tables.size())
{
vector<Node*> newtable(__stl_next_prime(_tables.size() + 1));
for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
{
Node* cur = _tables[i];
while (cur)
{
Node* next = cur->_next;
// 头插到新链表
size_t hashi = hash(kot(cur->_data)) % newtable.size();
cur->_next = newtable[hashi];
newtable[hashi] = cur;
cur = next;
}
_tables[i] = nullptr;
}
_tables.swap(newtable);
}
size_t hashi = hash(kot(data)) % _tables.size();
// 头插
Node* newnode = new Node(data);
newnode->_next = _tables[hashi];
_tables[hashi] = newnode;
++_n;
return {Iterator(newnode,this),true};
}
2.2 迭代器的设计与实现
实现迭代器:访问与修改数据的强大武器
在实现容器的封装时,迭代器是不可或缺的一部分。迭代器不仅让我们能够使用基于范围的 for
循环,还可以方便地访问和修改容器中的数据。因此,设计一个高效的迭代器是必不可少的一环。
哈希表的迭代器设计
哈希表的迭代器与传统容器的迭代器略有不同,主要体现在遍历规则和内部机制。我们需要构建一个迭代器框架,来支持高效的元素访问和遍历。
核心要素
-
节点指针:迭代器的核心是节点指针,用于访问哈希表中的数据。每个节点表示哈希桶中的一个元素。
-
支持
++
运算符:迭代器必须支持++
运算符,用于遍历哈希表中的元素。移动规则如下:- 如果当前桶未遍历完,直接移动到桶中的下一个元素。
- 如果当前桶已遍历完,则跳转到下一个桶的第一个元素。为了实现这一点,迭代器内部需要访问哈希表(
HashTable
),以便获取下一个桶。
-
基本运算符:
-
!=
和==
:用于比较两个迭代器是否指向相同元素或是否不同。 -
*
和->
:提供对元素的访问,用于解引用和成员访问。
-
构造函数设计
在迭代器的构造函数中,我们使用 const HT* _ht
类型的指针作为参数,以保证只能读取哈希表数据而不能修改。这也是出于对容器封装的安全考虑,避免上层传入 const HT*
,从而影响迭代器的行为。
template<class K,class T, class Ref,class Ptr, class KeyOfT, class Hash>
struct HTIterator
{
typedef HashNode<T> Node;
typedef HashTable<K,T, KeyOfT, Hash>HT;
typedef HTIterator <K,T, Ref, Ptr, KeyOfT, Hash> Self;
Node* _node;
const HT* _ht; //为什么变为const 下面的 const End() 传的this 是const类型 如果这里 _ht不是const那么权限放大不通过
HTIterator(Node* node, const HT* ht)
:_node(node)
, _ht(ht)
{}
Ref operator*()
{
return _node->_data;
}
Ptr operator->()
{
return &(_node->_data);
}
bool operator!=(const Self& s)
{
return _node != s._node;
}
bool operator==(const Self& s)
{
return _node == s._node;
}
Self& operator++()
{
//....
}
};
解决迭代器的前置声明与 ++
运算符问题
在设计哈希表的迭代器时,遇到了一些常见的问题。特别是当我们将迭代器放在哈希表类的外部时,会出现编译错误:编译器无法识别 HashTable
类型。这是因为 HashTable
类在迭代器定义之后才进行声明,因此编译器在迭代器类的定义时无法访问到 HashTable
类。
解决方法
我们有两种解决方案来避免这个问题:
-
前置声明:在迭代器之前为
HashTable
添加前置声明,这样编译器就能识别HashTable
的存在。// 前置声明 告诉编译器 HashTable 是类模板后面有定义 template<class K,class T, class KeyOfT, class Hash> class HashTable;
-
将迭代器放入
HashTable
内部:我们也可以将迭代器类定义为HashTable
的内部类,这样就不需要前置声明了。内部类直接访问外部类的成员,因此迭代器能够直接访问HashTable
的数据和方法。template <typename Key, typename Value> class HashTable { public: class Iterator { // 迭代器类定义 }; };
第二种方法将迭代器类与哈希表类紧密结合,是一种常见的做法,能够避免前置声明的麻烦,同时也更符合对象的封装思想。但是为了兼容之前哈希架构,我们选择前置声明。
++
运算符的实现:遍历哈希表
实现 ++
运算符是哈希表迭代器中的关键部分。我们需要处理两个主要的情况:
- 当前桶内有多个元素:此时,迭代器只需要移动到当前桶中的下一个节点。
- 当前桶已遍历完:此时,迭代器需要跳转到下一个桶,并从该桶的第一个元素开始遍历。如果当前哈希表中没有更多桶可供访问,则迭代器表示遍历完成。
++
运算符的逻辑
-
当前桶未遍历完:直接移动到当前桶中的下一个元素,即通过
cur = cur->next
访问下一个节点。 -
当前桶已遍历完:如果
cur->next
为nullptr
,说明当前桶已遍历完,需要跳转到下一个桶的第一个元素。我们需要从哈希表中查找下一个有效的桶。 -
结束遍历:如果找到了下一个桶,继续遍历;如果没有找到,说明已经遍历完所有元素,迭代器指向容器末尾。
代码实现:++
运算符
Self& operator++()
{
if (_node->_next)
{
//当前哈希桶还有数据,那就走到当前桶下一个节点
_node = _node->_next;
}
else
{
//当前哈希桶走完了,找下一个不为空的桶
KeyOfT kot;
Hash hash;
size_t hashi = hash(kot(_node->_data)) % _ht->_tables.size();
++hashi;
while (hashi < _ht->_tables.size())
{
_node = _ht->_tables[hashi];
if (_node)
break;
else
++hashi; //没有这个陷入死循环
}
// 走完了所以桶 end()给的空来标识_node
if (hashi == _ht->_tables.size())
{
_node = nullptr;
}
}
return *this;
}
这样我们的迭代器就完成了,再在hashtable中实例化普通迭代器和const迭代器:
public:
typedef HTIterator<K,T, T&, T*, KeyOfT, Hash> Iterator;
typedef HTIterator<K,T, const T&, const T*, KeyOfT, Hash> ConstIterator;
Iterator Begin()
{
if (_n == 0)
return End();
//找到第一个不为空的桶
for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
{
Node* cur = _tables[i];
if (cur)
{
return Iterator(cur, this);
}
}//遍历完了都为空直接返回
return End();
}
Iterator End()
{
return Iterator(nullptr, this);
}
ConstIterator Begin()const
{
if (_n == 0)
return End();
for (size_t i = 0; i < _tables.size(); i++)
{
Node* cur = _tables[i];
if (cur)
{
return ConstIterator(cur, this);
}
}
return End();
}
ConstIterator End()const
{
return ConstIterator(nullptr, this);
}
这样底层就实现好了,接下来我们开始在上层做动作!
3、 容器的上层抽象与封装
3.1 unordered_set 的高效封装
unordered_set
是一种基于哈希表(哈希桶)实现的容器,它只存储 key 值,并通过哈希值实现快速查找。为了确保哈希表操作的高效性和数据的一致性,我们在设计 unordered_set
时需要注意以下几个关键点:
底层设计
-
数据存储:
unordered_set
只存储 key 值,而不是键值对,因此其存储的元素是不可修改的。为了保证哈希表的稳定性,key
值一旦插入就不可更改,这要求在底层存储时必须将key
设置为const
类型,确保数据的不可修改性。 -
获取
key
的仿函数: 在unordered_set
中,虽然只存储key
值,但我们需要从存储的元素中提取出key
来进行哈希计算。为此,我们使用 仿函数(例如SetKeyOfT
)来从存储的元素中提取key
。对于unordered_set
,存储的元素本身就是key
,因此仿函数的功能就是直接返回该元素。 -
哈希函数: 为了在哈希表中定位元素的位置,
unordered_set
需要提供一个哈希函数。这个哈希函数将key
转换为哈希值,进而映射到哈希表的桶中。上层容器可以通过提供自定义的哈希函数来决定哈希计算的方式,以确保元素能够均匀分布在哈希桶中。 -
函数调用与封装: 在大多数情况下,
unordered_set
中的常见操作(如插入、查找、删除等)会直接调用底层哈希表的相关函数。通过这种方式,unordered_set
能够有效地封装底层细节,提供高效的接口供外部使用。
迭代器设计
迭代器是容器访问和操作元素的重要工具。在 unordered_set
的设计中,迭代器需要具备以下几个重要特性:
-
明确迭代器类型: 在实例化迭代器时,我们需要使用
typename
关键字明确指出iterator
是一个类型,而不是一个变量或其他类型。这是因为编译器可能会将迭代器识别为一个普通变量,从而导致编译错误。因此,使用typename
可以确保编译器正确解析迭代器类型。 -
遍历逻辑: 由于
unordered_set
是基于哈希表实现的,元素的存储顺序是无序的。因此,迭代器需要能够遍历哈希表中的所有桶和桶内的元素。迭代器的++
运算符需要根据桶的遍历规则进行处理:- 如果当前桶中还有元素,迭代器移动到下一个元素。
- 如果当前桶已经遍历完,迭代器需要跳转到下一个非空桶,并从该桶的第一个元素开始继续遍历。
- 如果没有更多的桶可以遍历,迭代器表示已经遍历完所有元素。
-
基本迭代器操作: 迭代器需要支持标准的操作,如
!=
(不等于)、==
(等于)、*
(解引用)等。通过这些操作,我们直接复用一下底层函数。
template<class K, class Hash = HashFunc<K>>
class unordered_set
{
struct SetKeyOfT
{
const K& operator()(const K& key)
{
return key;
}
};
public:
typedef typename hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash>::Iterator iterator;
typedef typename hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash>::ConstIterator const_iterator;
iterator begin()
{
return _ht.Begin();
}
iterator end()
{
return _ht.End();
}
const_iterator begin()const
{
return _ht.Begin();
}
const_iterator end()const
{
return _ht.End();
}
pair<iterator,bool> insert(const K& key)
{
return _ht.Insert(key);
}
iterator find(const K& key)
{
return _ht.Find(key);
}
bool erase(const K& key)
{
return _ht.Erase();
}
private:
hash_bucket::HashTable<K, const K, SetKeyOfT, Hash> _ht; //typedef 的参数 一定跟定义的成员变量一致 不可缺省
};
测试一下!!
void test_set1()
{
xc::unordered_set<string> S;
vector<string> arr = { "sort" , "hello" , "XXXCCC" , "Hi" };
for (auto e : arr)
{
S.insert(e);
}
xc::unordered_set<string>::iterator it = S.begin();
cout << "-------while循环遍历--------" << endl;
while (it != S.end())
{
//(*it)++;
std::cout << *it << endl;
++it;
}
cout << "-------基于范围的for循环--------" << endl;
for (auto e : S)
{
//e++;
cout << e << endl;
}
cout << "-------查找\"hello\"--------" << endl;
cout << *(S.find("hello")) << endl;
}
3.2 unordered_map 的高效封装与扩展
unordered_map
是一种基于哈希表实现的容器,它存储的是 键值对 pair<key, value>
,与 unordered_set
不同的是,unordered_map
需要同时管理 key
和 value
,而且提供了通过 key
查找和修改对应 value
的能力。
底层设计
-
数据存储:
unordered_map
储存的是pair<key, value>
,其中key
是键,value
是值。由于key
在哈希表中起到索引作用,因此必须保证key
的不可修改性。这意味着key
必须定义为const key
,确保其在插入后不会被改变,从而保持哈希值的稳定性。为了实现这一点,
unordered_map
的内部实现通常会使用pair<const key, value>
来存储数据。 -
获取
key
的仿函数:unordered_map
需要能够从存储的pair<key, value>
中提取出key
,以便进行哈希计算。我们使用 仿函数MapKeyOfT
来从pair
类型中提取key
。这与unordered_set
类似,但不同的是,这里我们提取的是pair
的第一个元素作为key
。 -
哈希函数: 与
unordered_set
相同,unordered_map
也需要提供哈希函数来计算key
的哈希值。哈希函数将key
转换为哈希值,用于在哈希表中定位对应的桶。通过为unordered_map
提供自定义的哈希函数,用户可以控制哈希的分布,以实现更均匀的元素分配。 -
函数封装:
unordered_map
的大部分操作(如插入、查找、删除等)会直接调用底层哈希表的相关函数。通过这种方式,容器的操作能够保持简洁且高效,同时屏蔽了哈希表的复杂实现细节。
迭代器设计
unordered_map
的迭代器设计与 unordered_set
类似,也需要具备以下特点:
-
明确迭代器类型: 与
unordered_set
一样,在实例化unordered_map
的迭代器时,我们需要使用typename
关键字显式地声明iterator
是一个类型,而不是变量或其他类型。这是为了避免编译器的歧义,确保迭代器能够正常工作。 -
遍历逻辑: 由于
unordered_map
基于哈希表实现,元素的存储顺序是无序的。因此,迭代器需要支持哈希表的桶遍历。与unordered_set
类似,unordered_map
迭代器在遍历时也需要处理桶内元素的顺序和不同桶之间的跳转。- 桶内遍历: 如果当前桶还有元素,迭代器移动到桶中的下一个元素。
- 桶间遍历: 如果当前桶已遍历完,迭代器需要跳转到下一个非空桶,并从该桶的第一个元素开始继续遍历。
-
基本迭代器操作:
unordered_map
的迭代器需要支持常见的操作,如!=
(不等于)、==
(等于)、*
(解引用)等。这些操作可以复用使得能够方便地访问和修改容器中的key-value
。
[ ]
操作符的实现
unordered_map
中的 [ ]
操作符是一个非常重要且常用的功能。其基本运算规则如下:
- 如果对应的
key
已经存在,[ ]
运算符会返回该key
对应的value
。 - 如果
key
不存在,则会进行插入,插入的value
会设置为默认构造的初始值(如整数的默认值是0
,指针的默认值是nullptr
等)。
为了实现这一功能,我们可以通过调用底层的 Insert
函数。Insert
函数会检查是否已经存在相同的 key
,如果 key
已存在则不会插入重复数据,并返回对应的迭代器。通过 Insert
的方式,我们能够确保 unordered_map
中不会有重复的 key
,同时当 key
不存在时能够自动进行插入操作。
template<class K, class V, class Hash = HashFunc<K>>
class unordered_map
{
struct MapKeyOfT
{
const K& operator()(const pair<K, V>& kv)
{
return kv.first;
}
};
public:
typedef typename hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash>::Iterator iterator;
typedef typename hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash>::ConstIterator const_iterator;
iterator begin()
{
return _ht.Begin();
}
iterator end()
{
return _ht.End();
}
const_iterator begin()const
{
return _ht.Begin();
}
const_iterator end()const
{
return _ht.End();
}
V& operator[](const K& key)
{
pair<iterator, bool>ret = insert({ key,V() });
//return ret.first.operator->()->second;
return ret.first->second; //省略了一个 ->
}
pair<iterator,bool> insert(const pair<K, V>& kv)
{
return _ht.Insert(kv);
}
iterator find(const K& key)
{
return _ht.Find(key);
}
bool erase(const K& key)
{
return _ht.Erase();
}
private:
hash_bucket::HashTable<K, pair<const K, V>, MapKeyOfT, Hash> _ht;
};
测试一下:
void test_map2()
{
unordered_map<string, string> dict;
dict.insert({ "sort", "排序" });
dict.insert({ "left", "左边" });
dict.insert({ "right", "右边" });
dict["left"] = "左边,剩余";
dict["insert"] = "插⼊";
dict["string"];
unordered_map<string, string>::iterator it = dict.begin();
while (it != dict.end())
{
//不能修改first,可以修改second
//it->first += 'x';
it->second += 'x';
cout << it->first << ":" << it->second << endl;
++it;
}
cout << endl;
}
4、 面试题解析与实践经验
在处理大规模数据时,尤其是面对超过100GB的日志文件或其他海量数据集,如何高效地找到频繁出现的元素(如IP地址、整数等)成了一个关键问题。以下我们将探讨几种常用的技术手段,结合实际问题,提出更加优化的解决方案。
问题一:如何找到出现次数最多的IP地址?
对于一个超过100GB的日志文件,其中记录了大量的IP地址,最直观的做法是遍历一遍文件,使用哈希表统计每个IP出现的次数。这样做的问题在于,哈希表的内存消耗可能非常大,尤其是当日志文件体积庞大时,哈希表本身的开销可能导致无法处理整个数据集。为了应对这个挑战,可以考虑以下优化方案:
优化方法:
-
分治法: 将超大日志文件分割成多个小文件。每个小文件的大小基于内存限制来划分,然后针对每个小文件使用哈希表统计IP出现次数。这样,每次处理的数据量不会超过内存限制,能够有效减少内存开销。
-
哈希分区: 基于IP地址的哈希值将日志数据分布到多个小文件中。每个小文件独立处理,计算IP地址的频率,最后将各个小文件的统计结果合并。这种方法有效地将数据分散到不同节点,减少了单一节点的内存压力。
-
外部排序: 对于内存有限的情况,可以采用外部排序算法。首先提取所有IP地址,将其排序,然后对每个IP的出现次数进行计数。使用外部排序将日志文件分批加载到内存中处理,最后合并计数结果,找出出现次数最多的IP地址。
问题二:如何找到Top K的IP地址?
当问题进一步扩展为找到Top K的IP地址时,我们不仅需要统计每个IP的出现次数,还需要根据这些统计信息进行排序。考虑到数据集的庞大,直接将所有结果加载到内存中进行排序不切实际。以下是更加优化的做法:
优化方法:
-
提取与排序: 使用Linux命令行工具(如
awk
、grep
)提取IP地址,首先对这些地址进行排序。接着使用uniq -c
命令对IP地址进行去重计数。最后,通过再次排序并使用head -n K
来获取出现次数最多的Top K个IP地址。具体命令:
awk '{print $1}' log_file | sort | uniq -c | sort -nr | head -n K
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外部排序与合并: 如果数据量非常庞大且内存不足,采用外部排序来处理:首先将日志数据分批次加载到内存中,进行排序和计数,然后逐步合并这些中间结果,最终找出Top K的IP地址。
问题三:如何处理100亿个整数,找出只出现一次的整数?
当我们需要处理超大规模的数据集,例如有100亿个整数,并且内存仅为1GB,寻找只出现一次的整数成为一个挑战。普通的计数方法不适用,因为它需要在内存中存储所有整数的计数信息,超出了内存承载能力。此时可以借助位图(Bitmap)等高效的数据结构进行处理。
位图方法:
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初始化位图: 创建一个足够大的位图,用于标记每个整数的出现情况。位图是一个位数组,每个整数在位图中占用一个位置。若某整数第一次出现,将其对应的位设置为1;若该整数再次出现,则将对应的位设置为-1。最终,位图中标记为1的整数就是只出现一次的整数。
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高效存储: 由于位图是以位为单位存储数据,相较于传统的哈希表,它的内存使用更加紧凑,非常适合于内存受限的情况下进行处理。
问题四:如何找到两个文件中100亿个整数的交集?
当面对两个文件中各有100亿个整数,且内存仅为1GB时,如何高效地找到它们的交集是一个典型的外部数据处理问题。我们可以采用以下两种优化方法:
方法一:分治法与哈希分桶
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分治法: 将两个文件各自分割成多个小文件,大小根据内存限制来决定。然后使用哈希表对每个小文件中的整数进行计数,找出交集。
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哈希分桶: 使用哈希函数将文件中的整数分布到多个桶中。对于每个桶,可以在内存中处理这部分数据,找出交集。最后将各个桶的结果合并,得到两个文件的交集。
方法二:外部排序
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排序: 分别对两个文件进行外部排序。由于内存有限,数据可以逐步加载进内存进行排序,并将排序后的数据存储回磁盘。
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合并: 通过外部归并排序的方式,逐步合并两个文件中的数据。通过一次遍历,找出两个文件中的交集。
问题五:如何处理出现次数不超过2次的整数?
当我们需要在一个超大文件中找出所有出现次数不超过2次的整数,并且内存限制为1GB时,可以采用以下方法:
方法一:分治法 + 哈希表
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分治法: 将大文件分割成多个小文件,并根据内存限制逐步处理每个小文件。使用哈希表统计每个整数的出现次数。
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过滤: 遍历每个哈希表,筛选出出现次数不超过2次的整数,并将其输出到结果文件中。
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合并结果: 将各个小文件的结果合并,最终得到出现次数不超过2次的整数。
方法二:哈希分桶
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哈希分桶: 使用哈希函数将文件中的整数分配到多个桶中。在每个桶中使用哈希表统计出现次数。
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过滤与合并: 对每个桶内的结果进行过滤,找出出现次数不超过2次的整数,然后将各个桶的结果合并。