So implementieren Sie Hash-Mapping- und Präfix-Abfragefunktionen von mehrdimensionalen bis eindeutigen Werten in Java?

Hash-Mapping- und Präfix-Abfrage von java-mehrdimensionalen Daten bis hin zur eindeutigen ID

In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie eine Hash-Karte in Java entwerfen, um die Zuordnung mehrdimensionaler Daten in eindeutige IDs zu implementieren, und unterstützt die Präfix-Abfrage basierend auf teilweisen Dimensionen. Zum Beispiel muss die Funktion f(a, b, c, ...) eine eindeutige ID erzeugen, und f(a, b) != f(b, a) . Wir müssen auch in der Lage sein, alle mit einer bestimmten Dimension vorangestellten Zuordnungsergebnisse abzufragen, z. B. alle Zuordnungen, beginnend mit a .

planen:

Es ist schwierig, eine Präfix -Abfrage mit einem einzelnen HashMap direkt effizient zu implementieren. Eine effizientere Lösung besteht darin, eine Baumstruktur wie einen Triebaum oder eine benutzerdefinierte Baumstruktur mit Dimensionsinformationen als Schlüssel und eindeutigen IDs als Werte zu verwenden.

Implementierungsschritte:

1. Dimensionsdatenstruktur: Definieren Sie eine Klasse, um dimensionale Daten darzustellen, z. B.:

 Klassendimension {
    String A;
    String B;
    String C;
    // ... andere Dimensionen

    öffentliche Dimension (Zeichenfolge A, String B, String C) {
        this.a = a;
        this.b = b;
        this.c = c;
    }

    // Equals () und HashCode () -Methoden zum HashMap -Vergleich
    @Override
    public boolean gleich (Objekt obj) {
        if (this == obj) return true;
        if (obj == null || getClass ()! = obj.getClass ()) return false;
        Dimension, die = (Dimension) obj;
        retive object.equals (a, that.a) && object.equals (b, that.b) && objects.equals (c, that.c);
    }

    @Override
    public int hashcode () {
        Rückgabeobjekte.hash (a, b, c);
    }
}

2. Trie -Baumstruktur (Beispiel): Verwenden Sie Trie Tree, um Dimensionsinformationen und ID -Zuordnung zu speichern. Jeder Knoten repräsentiert einen Dimensionswert, und der Blattknoten speichert eine eindeutige ID.

 Klasse trienode {
    Stringwert;
    Karte<string trienode> Kinder;
    String UniqueId; // Lagern Sie eindeutige ID an Blattknoten

    public trienode (Stringwert) {
        this.Value = Wert;
        this.Children = new Hashmap  ();
    }
}

Klasse trie {
    Trienode -Wurzel;

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

    public void Insert (Dimension Dim, String UniqueId) {
        Trienode node = root;
        Node = Insertrecursive (Knoten, Dim, UniqueId);
    }

    private Trienode Insertrecursive (Trienode -Knoten, Dimension Dim, String UniqueId) {
        if (dim == null) {
            node.uniqueId = UniqueId;
            Return Node;
        }
        if (dim.a! = null) {
            node.children.comPuteifabSent (Dim.A, K -> New Trienode (k));
            node = node.children.get (dim.a);
            if (dim.b! = null) {
                node.children.comPuteifabSent (Dim.b, k -> neuer Trienode (k));
                node = node.children.get (dim.b);
                if (dim.c! = null) {
                    node.children.comPuteifabSent (Dim.c, k -> neuer Trienode (k));
                    node = node.children.get (dim.c);
                }
            }
        }
        node.uniqueId = UniqueId;
        Return Node;
    }


    Öffentliche Liste<string> Präfixsearch (String -Präfix) {
        Liste<string> result = new ArrayList  ();
        Trienode node = root;
        für (String -Teil: Präfix.split (",")) {
            if (! node.children.containesKey (Teil)) {
                Rückgabeergebnis; // Präfix nicht gefunden
            }
            node = node.children.get (Teil);
        }
        Sammlung (Knoten, Ergebnis);
        Rückgabeergebnis;
    }

    private void collectids (Trienode -Knoten, Liste<string> Ergebnis) {
        if (node.uniqueId! = null) {
            result.add (node.uniqueId);
        }
        für (trienode child: node.children.values ​​()) {
            Sammlung (Kind, Ergebnis);
        }
    }
}</string></string></string></string>

3. Beispiel der Nutzung:

 Hauptklasse Haupt {
    public static void main (String [] args) {
        Trie trie = neuer trie ();
        trie.insert (neue Dimension ("a", "b", "c"), "u1");
        Trie.insert (neue Dimension ("A", "B", "D"), "U2");
        trie.insert (neue Dimension ("x", "y", "z"), "v1");

        Liste<string> Ergebnisse = trie.prefixSearch ("A, B");
        System.out.println (Ergebnisse); // Ausgabe: [U1, U2]

        Ergebnisse = trie.prefixSearch ("a");
        System.out.println (Ergebnisse); // Ausgabe: [U1, U2]

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

In diesem Beispiel wird angezeigt, wie ein Trie-Baum verwendet wird, um die Abfrage mit mehrdimensionalen Daten in eindeutige IDs zu implementieren und zu präfixen. Sie können die dimensionale Datenstruktur und die Implementierungsdetails des Triebaums entsprechend den tatsächlichen Bedürfnissen anpassen. Für sehr große Datensätze sollten Sie fortschrittlichere Datenstrukturen und Algorithmen verwenden, um die Leistung zu optimieren. Erwägen Sie beispielsweise Datenbankindizes, um Abfragen zu beschleunigen.

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