Javaで多次元から一意の値までのハッシュマッピングとプレフィックスクエリ関数を実装する方法は？

Java多次元データから一意のIDへのハッシュマッピングとプレフィックスクエリ

この記事では、Javaでハッシュマップを設計して、一意のIDに多次元データのマッピングを実装する方法について説明し、部分寸法に基づいてプレフィックスクエリをサポートします。たとえば、関数f(a, b, c, ...)一意のIDを生成する必要があり、 f(a, b) != f(b, a) 。また、 aで始まるすべてのマッピングのクエリなど、特定の次元が付けられたすべてのマッピング結果をクエリすることができる必要があります。

プラン：

単一のハッシュマップを直接使用してプレフィックスクエリを効率的に実装することは困難です。より効率的な解決策は、トライツリーやカスタムツリー構造などのツリー構造を使用し、キーとしてのディメンション情報と一意のIDを値として使用することです。

実装手順：

1. 寸法データ構造：次の次のように、次の次のようにクラスを定義します。

クラス寸法{
    文字列A;
    文字列B;
    文字列c;
    // ...その他の寸法

    パブリックディメンション（文字列A、文字列B、文字列C）{
        this.a = a;
        this.b = b;
        this.c = c;
    }

    //ハッシュマップ比較のためのequals（）およびhashcode（）メソッド
    @オーバーライド
    public boolean equals（オブジェクトobj）{
        if（this == obj）trueを返します。
        if（obj == null || getClass（）！= obj.getClass（））return false;
        dimension that =（dimension）obj;
        return objects.equals（a、that.a）&& objects.equals（b、that.b）&& objects.equals（c、that.c）;
    }

    @オーバーライド
    public int hashcode（）{
        Objects.hash（a、b、c）を返します。
    }
}

2. Trie Tree構造（例）： Trie Treeを使用して、寸法情報とIDマッピングを保存します。各ノードはディメンション値を表し、リーフノードは一意のIDを保存します。

クラストリエノード{
    文字列値;
    地図<string trienode> 子供たち;
    文字列uniqueid; //リーフノードに一意のIDを保存します

    public trienode（string value）{
        this.value = value;
        this.children = new Hashmap （）;
    }
}

クラスTrie {
    トリエノードルート;

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

    public void insert（dimension dim、string uniqueid）{
        Trienode node = root;
        node = insertrecursive（node、dim、uniqueID）;
    }

    private TriEnode InserTrecursive（TriEnodeノード、ディメンションディム、ストリングユニークID）{
        if（dim == null）{
            node.uniqueid = uniqueId;
            ノードを返す;
        }
        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-> new Trienode（k））;
                node = node.children.get（dim.b）;
                if（dim.c！= null）{
                    node.children.computeifabsent（dim.c、k-> new Trienode（k））;
                    node = node.children.get（dim.c）;
                }
            }
        }
        node.uniqueid = uniqueId;
        ノードを返す;
    }


    公開リスト<string> prefixsearch（string prefix）{
        リスト<string> result = new ArrayList （）;
        Trienode node = root;
        for（string part：prefix.split（ "、"））{
            if（！node.children.containskey（part））{
                返品結果; //プレフィックスが見つかりません
            }
            node = node.children.get（part）;
        }
        collectids（ノード、結果）;
        返品結果;
    }

    private void collectids（Trienodeノード、リスト<string> 結果） {
        if（node.uniqueid！= null）{
            result.add（node.uniqueid）;
        }
        for（trienode child：node.children.values（））{
            collectids（子、結果）;
        }
    }
}</string></string></string></string>

3. 使用例：

パブリッククラスメイン{
    public static void main（string [] args）{
        trie trie = new Trie（）;
        trie.insert（new Dimension（ "a"、 "b"、 "c"）、 "u1"）;
        trie.insert（new Dimension（ "a"、 "b"、 "d"）、 "u2"）;
        trie.insert（new Dimension（ "x"、 "y"、 "z"）、 "v1"）;

        リスト<string> 結果= trie.prefixsearch（ "a、b"）;
        System.out.println（results）; //出力：[U1、U2]

        結果= trie.prefixsearch（ "a"）;
        System.out.println（results）; //出力：[U1、U2]

        結果= trie.prefixsearch（ "x"）;
        System.out.println（results）; //出力：[V1]
    }
}</string>

この例は、Trie Treeを使用して、マルチ次元データのマッピングとプレフィックスクエリを一意のIDに実装する方法を示しています。実際のニーズに応じて、Trieツリーの次元データ構造と実装の詳細を調整できます。非常に大きなデータセットについては、より高度なデータ構造とアルゴリズムを使用してパフォーマンスを最適化することを検討してください。たとえば、データベースインデックスを使用してクエリをスピードアップすることを検討してください。

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