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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- 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);
}
}
- 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 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 prefixSearch(String prefix) {
List 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 result) {
if (node.uniqueId != null) {
result.add(node.uniqueId);
}
for (TrieNode child : node.children.values()) {
collectIds(child, result);
}
}
}
- 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 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]
}
}
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。
