Bagaimana untuk melaksanakan pemetaan hash dan fungsi pertanyaan awalan dari pelbagai dimensi ke nilai unik di Java?

Pemetaan hash dan pertanyaan awalan dari data pelbagai dimensi Java ke ID unik

Artikel ini membincangkan cara merancang peta hash di Java untuk melaksanakan pemetaan data pelbagai dimensi ke ID yang unik, dan menyokong pertanyaan awalan berdasarkan dimensi separa. Sebagai contoh, fungsi f(a, b, c, ...) perlu menghasilkan ID unik, dan f(a, b) != f(b, a) . Kami juga perlu menanyakan semua hasil pemetaan yang diawali dengan dimensi tertentu, seperti menanyakan semua pemetaan bermula dengan a .

merancang:

Sukar untuk melaksanakan pertanyaan awalan dengan cekap menggunakan hashmap tunggal secara langsung. Penyelesaian yang lebih cekap adalah menggunakan struktur pokok, seperti pokok trie atau struktur pokok tersuai, dengan maklumat dimensi sebagai kunci dan ID unik sebagai nilai.

Langkah Pelaksanaan:

1. Struktur Data Dimensi: Tentukan kelas untuk mewakili data dimensi, contohnya:

 Dimensi Kelas {
    String A;
    String b;
    String c;
    // ... dimensi lain

    Dimensi awam (String A, String B, String C) {
        this.a = a;
        this.b = b;
        this.c = c;
    }

    // sama () dan hashcode () kaedah untuk perbandingan hashmap
    @Override
    boolean awam sama dengan (objek obj) {
        jika (ini == obj) kembali benar;
        jika (obj == null || getClass ()! = obj.getClass ()) kembali palsu;
        Dimensi yang = (dimensi) obj;
        kembali objects.equals (a, that.a) && objects.equals (b, that.b) && objects.equals (c, that.c);
    }

    @Override
    hashcode int awam () {
        pulangan objek.Hash (a, b, c);
    }
}

2. Struktur pokok trie (contoh): Gunakan pokok trie untuk menyimpan maklumat dimensi dan pemetaan ID. Setiap nod mewakili nilai dimensi, dan nod daun menyimpan ID yang unik.

 kelas trienode {
    Nilai rentetan;
    Peta<string trienode> kanak -kanak;
    String unikId; // Simpan ID unik di nod daun

    trienode awam (nilai rentetan) {
        this.value = value;
        this.children = hashMap baru  ();
    }
}

kelas trie {
    Akar trienode;

    public trie () {
        root = trienode baru ("");
    }

    masukkan void awam (dimensi dimensi, rentetan unikId) {
        Trienode node = root;
        nod = insertrecursive (nod, red, unikId);
    }

    Insertrecursive Trienode Private (nod trienode, dimensi dimensi, rentetan unikId) {
        jika (dim == null) {
            node.uniqueid = unikId;
            Node kembali;
        }
        jika (dim.a! = null) {
            node.children.computeifabsent (dim.a, k -> trienode baru (k));
            node = node.children.get (DIM.A);
            jika (dim.b! = null) {
                node.children.computeifabsent (dim.b, k -> trienode baru (k));
                node = node.children.get (dim.b);
                jika (dim.c! = null) {
                    node.children.computeifabsent (dim.c, k -> trienode baru (k));
                    node = node.children.get (dim.c);
                }
            }
        }
        node.uniqueid = unikId;
        Node kembali;
    }


    Senarai Awam<string> PrefixSearch (rentetan rentetan) {
        Senarai<string> hasil = arrayList baru  ();
        Trienode node = root;
        untuk (bahagian rentetan: prefix.split (",")) {
            jika (! node.children.containskey (bahagian)) {
                hasil pulangan; // awalan tidak dijumpai
            }
            node = node.children.get (bahagian);
        }
        koleksi (nod, hasil);
        hasil pulangan;
    }

    CollectId Void Private (Node Trienode, Senarai<string> hasil) {
        jika (node.uniqueid! = null) {
            result.add (node.uniqueId);
        }
        untuk (Trienode Child: Node.Children.Values ​​()) {
            koleksi (anak, hasil);
        }
    }
}</string></string></string></string>

3. Contoh Penggunaan:

 Utama kelas awam {
    public static void main (string [] args) {
        Trie Trie = New Trie ();
        trie.insert (dimensi baru ("a", "b", "c"), "u1");
        trie.insert (dimensi baru ("a", "b", "d"), "u2");
        trie.insert (dimensi baru ("x", "y", "z"), "v1");

        Senarai<string> hasil = trie.prefixSearch ("a, b");
        System.out.println (hasil); // output: [u1, u2]

        hasil = trie.prefixSearch ("a");
        System.out.println (hasil); // output: [u1, u2]

        hasil = trie.prefixSearch ("x");
        System.out.println (hasil); // output: [v1]
    }
}</string>

Contoh ini menunjukkan cara menggunakan pokok trie untuk melaksanakan pertanyaan pemetaan dan awalan data multi-dimensi ke ID yang unik. Anda boleh menyesuaikan struktur data dimensi dan butiran pelaksanaan pokok trie mengikut keperluan sebenar. Untuk set data yang sangat besar, pertimbangkan untuk menggunakan struktur data dan algoritma yang lebih maju untuk mengoptimumkan prestasi. Sebagai contoh, pertimbangkan untuk menggunakan indeks pangkalan data untuk mempercepatkan pertanyaan.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan pemetaan hash dan fungsi pertanyaan awalan dari pelbagai dimensi ke nilai unik di Java?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!