Comment implémenter les fonctions de mappage de hachage et de préfixe de la requête des valeurs multidimensionnelles à des valeurs uniques en Java?

Cartographie de hachage et requête préfixe des données multidimensionnelles Java à une pièce d'identité unique

Cet article examine comment concevoir une carte de hachage en Java pour implémenter la cartographie des données multidimensionnelles à des ID uniques, et prend en charge la requête préfixe basée sur des dimensions partielles. Par exemple, la fonction f(a, b, c, ...) doit générer un ID unique, et f(a, b) != f(b, a) . Nous devons également être en mesure de remettre en question tous les résultats de cartographie préfixés avec une dimension spécifique, tels que l'interrogation de tous les mappages commençant par a .

plan:

Il est difficile d'implémenter efficacement la requête préfixe à l'aide d'un seul hashmap directement. Une solution plus efficace consiste à utiliser une structure d'arbre, comme un arbre de trie ou une structure d'arbre personnalisée, avec des informations de dimension comme des clés et des ID uniques comme valeurs.

Étapes de mise en œuvre:

1. Structure des données dimensionnelles: définissez une classe pour représenter les données dimensionnelles, par exemple:

 Dimension de classe {
    String a;
    String b;
    Chaîne C;
    // ... autres dimensions

    dimension publique (chaîne A, chaîne B, chaîne c) {
        this.a = a;
        this.b = b;
        this.c = c;
    }

    // Equals () et HashCode () Méthodes pour la comparaison de hashmap
    @Outrepasser
    booléen public est égal (objet obj) {
        if (this == obj) renvoie true;
        if (obj == null || getClass ()! = obj.getClass ()) return false;
        Dimension que = (dimension) obj;
        return object.equals (a, that.a) && objets.equals (b, that.b) && objets.equals (c, that.c);
    }

    @Outrepasser
    public int hashcode () {
        return objets.hash (a, b, c);
    }
}

2. TRIE TREE STRUCTURE (Exemple): Utilisez Trie Tree pour stocker les informations de dimension et la cartographie d'identification. Chaque nœud représente une valeur de dimension et le nœud feuille stocke un ID unique.

 classe Trienode {
    Valeur de chaîne;
    Carte<string trienode> enfants;
    String UNIQUEID; // Stockez une pièce d'identité unique sur les nœuds de feuilles

    public Trienode (String Value) {
        this.value = valeur;
        this.children = new hashmap  ();
    }
}

classe Trie {
    Root Trienode;

    public Trie () {
        root = new Trienode ("");
    }

    insert public vide (dimension dim, string uniqueid) {
        Trienode node = root;
        Node = insertrecursive (nœud, dim, uniqueId);
    }

    insertretrecursive privé (nœud Trienode, dimension dim, chaîne unique) {
        if (dim == null) {
            Node.UniqueID = UNIQUEID;
            Node de retour;
        }
        if (dim.a! = null) {
            node.children.computeifabsensent (dim.a, k -> new Trienode (k));
            node = node.children.get (dim.a);
            if (dim.b! = null) {
                node.children.computeifabsensent (dim.b, k -> new Trienode (k));
                node = node.children.get (dim.b);
                if (dim.c! = null) {
                    node.children.computeifabsensent (dim.c, k -> new Trienode (k));
                    node = node.children.get (dim.c);
                }
            }
        }
        Node.UniqueID = UNIQUEID;
        Node de retour;
    }


    liste publique<string> prefixSearch (String Prefix) {
        Liste<string> result = new ArrayList  ();
        Trienode node = root;
        for (String part: prefix.split (",")) {
            if (! node.children.containsKey (partie)) {
                Résultat de retour; // Préfixe introuvable
            }
            node = node.children.get (pièce);
        }
        CollectIdS (nœud, résultat);
        Résultat de retour;
    }

    Collectes de vide privés (nœud Trienode, liste<string> résultat) {
        if (node.uniqueid! = null) {
            résultat.Add (Node.UniqueID);
        }
        pour (Trienode Child: node.children.values ​​()) {
            Collectrides (enfant, résultat);
        }
    }
}</string></string></string></string>

3. Exemple d'utilisation:

 classe publique Main {
    public static void main (String [] args) {
        Trie Trie = new Trie ();
        trie.insert (nouvelle dimension ("a", "b", "c"), "u1");
        trie.insert (nouvelle dimension ("a", "b", "d"), "u2");
        trie.insert (nouvelle dimension ("x", "y", "z"), "v1");

        Liste<string> résultats = trie.prefixSearch ("a, b");
        System.out.println (résultats); // Sortie: [U1, U2]

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

        résultats = trie.prefixSearch ("x");
        System.out.println (résultats); // Sortie: [V1]
    }
}</string>

Cet exemple montre comment utiliser une arborescence pour implémenter la mappage et la requête préfixe des données multidimensionnelles à des ID uniques. Vous pouvez ajuster la structure des données dimensionnelles et les détails de mise en œuvre de l'arborescence de triement en fonction des besoins réels. Pour des ensembles de données très importants, envisagez d'utiliser des structures de données et des algorithmes plus avancés pour optimiser les performances. Par exemple, envisagez d'utiliser des index de base de données pour accélérer les requêtes.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!