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如何在Java中实现多维度到唯一值的哈希映射及前缀查询功能?

霞舞
发布: 2025-03-23 09:00:20
原创
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如何在java中实现多维度到唯一值的哈希映射及前缀查询功能?

Java多维度数据到唯一ID的哈希映射及前缀查询

本文探讨如何在Java中设计一个哈希映射,实现多维度数据到唯一ID的映射,并支持根据部分维度进行前缀查询。例如,函数f(a, b, c, ...)需要生成一个唯一的ID,且f(a, b) != f(b, a)。 我们还需要能够查询以特定维度为前缀的所有映射结果,例如查询所有以a开头的映射。

方案:

直接使用单一HashMap难以高效实现前缀查询。一个更有效的方案是采用树形结构,例如Trie树或自定义树结构,将维度信息作为键,唯一ID作为值存储。

实现步骤:

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  1. 维度数据结构: 定义一个类表示维度数据,例如:
class Dimension {
    String a;
    String b;
    String c;
    // ... other dimensions

    public Dimension(String a, String b, String c) {
        this.a = a;
        this.b = b;
        this.c = c;
    }

    // equals() and hashCode() methods for HashMap comparison
    @Override
    public boolean equals(Object obj) {
        if (this == obj) return true;
        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);
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(a, b, c);
    }
}
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  1. Trie树结构 (示例): 使用Trie树存储维度信息和ID映射。每个节点代表一个维度值,叶子节点存储唯一ID。
class TrieNode {
    String value;
    Map<String, TrieNode> children;
    String uniqueId; // Store unique ID at leaf nodes

    public TrieNode(String value) {
        this.value = value;
        this.children = new HashMap<>();
    }
}

class Trie {
    TrieNode root;

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

    public void insert(Dimension dim, String uniqueId) {
        TrieNode node = root;
        node = insertRecursive(node, dim, uniqueId);
    }

    private TrieNode insertRecursive(TrieNode node, 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 -> 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;
        return node;
    }


    public List<String> prefixSearch(String prefix) {
        List<String> result = new ArrayList<>();
        TrieNode node = root;
        for (String part : prefix.split(",")) {
            if (!node.children.containsKey(part)) {
                return result; // Prefix not found
            }
            node = node.children.get(part);
        }
        collectIds(node, result);
        return result;
    }

    private void collectIds(TrieNode node, List<String> result) {
        if (node.uniqueId != null) {
            result.add(node.uniqueId);
        }
        for (TrieNode child : node.children.values()) {
            collectIds(child, result);
        }
    }
}
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  1. 使用示例:
public class Main {
    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");

        List<String> results = trie.prefixSearch("a,b");
        System.out.println(results); // Output: [u1, u2]

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

        results = trie.prefixSearch("x");
        System.out.println(results); // Output: [v1]
    }
}
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这个例子展示了如何使用Trie树实现多维度数据到唯一ID的映射和前缀查询。 你可以根据实际需求调整维度数据结构和Trie树的实现细节。 对于非常大的数据集,考虑使用更高级的数据结构和算法来优化性能。 例如,可以考虑使用数据库索引来加速查询。

以上就是如何在Java中实现多维度到唯一值的哈希映射及前缀查询功能?的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!

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