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从头到尾彻底解析HASH GAME - Online Skill Game ET 300Hash表算法

发布时间:2025-02-22 16:52:52  点击量:

  HASH GAME - Online Skill Game GET 300

从头到尾彻底解析HASH GAME - Online Skill Game GET 300Hash表算法

  题目要求是求出Top 10,因此我们没有必要对所有的Query都进行排序,我们只需要维护一个10个大小的数组,初始化放入10个Query,按照每个Query的统计次数由大到小排序,然后遍历这300万条记录,每读一条记录就和数组最后一个Query对比,如果小于这个Query,那么继续遍历,否则,将数组中最后一条数据淘汰,加入当前的Query。最后当所有的数据都遍历完毕之后,那么这个数组中的10个Query便是我们要找的Top10了。

  d-left hashing中的d是多个的意思,我们先简化这个问题,看一看2-left hashing。2-left hashing指的是将一个哈希表分成长度相等的两半,分别叫做T1和T2,给T1和T2分别配备一个哈希函数,h1和h2。在存储一个新的key时,同时用两个哈希函数进行计算,得出两个地址h1[key]和h2[key]。这时需要检查T1中的h1[key]位置和T2中的h2[key]位置,哪一个位置已经存储的(有碰撞的)key比较多,然后将新key存储在负载少的位置。如果两边一样多,比如两个位置都为空或者都存储了一个key,就把新key存储在左边的T1子表中,2-left也由此而来。在查找一个key时,必须进行两次hash,同时查找两个位置。

  是不是把第一个算法改进一下,改成逐个比较字符串的Hash值就可以了呢?答案是,远远不够。要想得到最快的算法,就不能进行逐个的比较,通常是构造一个哈希表(Hash Table)来解决问题。哈希表是一个大数组,这个数组的容量根据程序的要求来定义,例如1024,每一个Hash值通过取模运算 (mod) 对应到数组中的一个位置。这样,只要比较这个字符串的哈希值对应的位置有没有被占用,就可以得到最后的结果了,想想这是什么速度?是的,是最快的O(1),现在仔细看看这个算法吧:

  看到此,我想大家都在想一个很严重的问题:“如果两个字符串在哈希表中对应的位置相同怎么办?”,毕竟一个数组容量是有限的,这种可能性很大。解决该问题的方法很多,我首先想到的就是用“链表”,感谢大学里学的数据结构教会了这个百试百灵的法宝,我遇到的很多算法都可以转化成链表来解决,只要在哈希表的每个入口挂一个链表,保存所有对应的字符串就OK了。事情到此似乎有了完美的结局,如果是把问题独自交给我解决,此时我可能就要开始定义数据结构然后写代码了。

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