如何設(shè)計哈希映射以支持前綴查詢？
在設(shè)計哈希映射時，我們常常會遇到將多個維度映射到唯一值的需求。這聽起來并不復(fù)雜，如果只是實現(xiàn)這個功能，我們可以選擇一種高效且沖突較少的哈希算法。然而，當需求進一步擴展，要求能夠通過某個前綴查詢所有相關(guān)映射結(jié)果時，問題就變得更有挑戰(zhàn)性了。
假設(shè)我們有以下映射關(guān)系：
- f(a, b) = u1
- f(a, c) = u2
- f(x, y) = v1
其中，f(a, b) 不等于 f(b, a)。我們的新需求是：希望通過 f(a) 能夠查詢到所有以 a 為前綴的映射結(jié)果，比如 [u1, u2]。
在解決這個問題之前，我們首先考慮了兩種方法：
- 方式一：根據(jù)前綴 a 查詢所有以 a 為前綴的組合，然后再對這些組合進行映射。
- 方式二：在定義 f 映射時，就預(yù)先建立以 a 為前綴的所有映射結(jié)果的關(guān)聯(lián)，以便后續(xù)直接查詢。
那么，除了這兩種方法外，還有沒有更好的實現(xiàn)方案呢？
在 Java 中，我們可以利用 map 對象實現(xiàn)哈希映射表。具體來說，key 可以是一個包含所有維度的復(fù)合鍵對象，而 value 則是對應(yīng)的唯一值。為了實現(xiàn)第二個需求，我們可以借助 java 8 中引入的 stream api 和 Lambda 表達式。
具體步驟如下：
- 定義復(fù)合鍵類：我們需要定義一個包含所有維度的復(fù)合鍵類。這個類可以是一個簡單的 java bean 或 pojo 類。
- 實現(xiàn) hashcode 和 equals 方法：為了確保哈希映射表的正確性，我們需要在復(fù)合鍵類中重寫 hashcode 和 equals 方法。
- 定義哈希映射表：使用 map 對象來維護哈希映射表，key 是復(fù)合鍵對象，value 是對應(yīng)的唯一值。
- 查詢以某個維度為前綴的所有映射結(jié)果：使用 stream api 對哈希映射表進行過濾和映射，以獲取所有符合條件的映射結(jié)果。
以下是一個示例代碼，展示了如何實現(xiàn)上述步驟：
import java.util.*; import java.util.stream.*; class Dimension { private String a, b, c; // 省略了 getters 和 setters @Override public int hashCode() { return Objects.hash(a, b, c); } @Override public boolean equals(Object obj) { if (obj == this) { return true; } if (!(obj instanceof Dimension)) { return false; } Dimension other = (Dimension)obj; return Objects.equals(a, other.a) && Objects.equals(b, other.b) && Objects.equals(c, other.c); } } public class HashMapDemo { public static void main(String[] args) { Map<Dimension, String> hashMap = new HashMap<>(); hashMap.put(new Dimension() {{ setA("a"); setB("b"); }}, "u1"); hashMap.put(new Dimension() {{ setA("a"); setC("c"); }}, "u2"); hashMap.put(new Dimension() {{ setA("x"); setB("y"); }}, "v1"); String[] result = hashMap.entrySet().stream() .filter(entry -> Objects.equals(entry.getKey().getA(), "a")) .map(Map.Entry::getValue) .toArray(String[]::new); System.out.println(Arrays.toString(result)); // 輸出 [u1, u2] } }
通過這種方法，我們不僅實現(xiàn)了將多個維度映射到唯一值的功能，還能輕松地通過前綴查詢所有相關(guān)的映射結(jié)果。這種實現(xiàn)方案既高效又靈活，可以很方便地擴展到更多的維度和查詢需求。
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