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  • java哈希排序

    2016-12-27 17:00:02
    代码实现: public class Insertion { @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" }) private static boolean less(Comparable v, Comparable m){ return v.compareTo(m) 0; } @...
    代码实现:
       
    public class Insertion {
        @SuppressWarnings({ "rawtypes", "unchecked" })
        private static boolean less(Comparable v, Comparable m){
            return v.compareTo(m) < 0;
        }
        @SuppressWarnings({ "unused", "rawtypes" })
        private static void exch(Comparable [] a, int i, int j){
            Comparable t = a[i];
            a[i] = a[j];
            a[j] = t;
        }
        @SuppressWarnings({ "unused", "rawtypes" })
        private static void show(Comparable [] a){
            System.out.println("排序之后:");
            for (int i = 0; i < a.length; i++) {
                System.out.print(a[i] + " ");
            }
        }
        @SuppressWarnings("rawtypes")
        public static boolean isSorted(Comparable [] a){
            //测试数组元素是否有序
            for (int i = 1; i < a.length; i++) 
                if (less(a[i], a[i-1])) 
                    return false;
            return true;
        }
        @SuppressWarnings("rawtypes")
        public static void sort(Comparable [] a){
            int N = a.length;
            int h = 1;
            while (< N/3)
                h = 3*+ 1;
            while (>= 1) {
                for (int i = h; i < N; i++) {
                    for (int j = i; j >= h && less(a[j], a[j-h]); j-=h) {
                        exch(a, j, j-h);
                    }
                }
                h = h/3;
            }
        }
        @SuppressWarnings("rawtypes")
        public static void main(String[] args) {
            //Comparable[] a = {49,38,65,97,76,13,27,49,78,34,12,64,1,8};
            Comparable[] a = {49,38};
            //String [] a = {"s","o","r","t","e","x","a","m","p","l","e"};
            System.out.println("排序之前:");
            for (int i = 0; i < a.length; i++) {
                System.out.print(a[i]+" ");
            }
            System.out.println();
            sort(a);
            assert isSorted(a);
            show(a);
        }
    }  
        
    排序之前:
    s o r t e x a m p l e 
    排序之后:
    a e e l m o p r s t x   
    算法分析:
    1. 平均时间复杂度:希尔排序的时间复杂度和其增量序列有关系,这涉及到数学上尚未解决的难题;不过在某些序列。
    2. 中复杂度可以为O(n1.3)。
    3. 空间复杂度:O(1)  。
    4. 稳定性:不稳定。
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  • 哈希排序算法

    千次阅读 2020-03-05 11:27:39
    哈希排序 遇到这样一道题,数据很大,如果将数字排序后再输出,得到的结果是TLE(超时),我们选择用哈希排序的方法,降低时间复杂度到O(n)O(n)O(n),同时也牺牲了空间【用空间换取时间】。 将数的大小映射到数组...

    哈希排序
    遇到这样一道题,数据很大,如果将数字排序后再输出,得到的结果是TLE(超时)时间复杂度 O ( n 2 ) . O(n^2). O(n2).
    我们选择用哈希排序的方法,降低时间复杂度到 O ( n ) O(n) O(n),同时也牺牲了空间【用空间换取时间】。
    将数的大小映射到数组下标,下标越大,这个数越大,处理数组的数据实现。具体的数有多大,这个数组的范围就要开到多大,所以一定要仔细审题,理清题意中的范围。
    细节见代码注释…
    题目描述
    在这里插入图片描述
    T i m e L i m i t : 1000 m s Time Limit : 1000ms TimeLimit:1000ms

    #include<bits/stdc++.h>
    #define N 1000000
    using namespace std;
    int h[N];//N很大,声明全局数组
    //哈希算法,将数的大小映射到数组下标,下标越大,这个数越大,处理数组的数据实现
    int main() {
        int n,m,x;
        //int T;
        //cin>>T;
        while(scanf("%d%d",&n,&m)==2){//以EOF文件结束符结束
            //cin>>n>>m;
            int i,j;
            memset(h,0,sizeof(h));//循环内清零
            for(i=0;i<n;i++){
                cin>>x;
                h[x+N/2]++;//把-500000~500000映射到0~1000000并作为数组下标
            }
            int t=0;//用来计数,只输出m个
            for(i=N-1;i>=0;i--){
                for(j=0;j<h[i];j++){//相同的数输出h[i]次
                    cout<<i-N/2<<" ";
                    t++;
                    if(t==m) break;//退到上一层循环
                }
                if(t==m) break;//再退一次哦
            }
            cout<<endl;
        }
    } 
    
    
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  • 五道大数据习题 1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。 ①大文件 => 分解为小文件 hash(ip)%1000 1000个...③假设hash算法将同一个IP哈希到同一个文件 => 1000个在当前文件中频度最高的I...

    内容目录

    • 哈希结构概述
    • 代码实现
    • 注意问题
    • HashMap迭代的方式
    • 解决哈希冲突的方式
    • HashTable和HashMap的联系与区别
    • java中的四种引用
    • 五道大数据习题

    哈希结构概述
    1、概念:Hash(哈希),又称“散列”。哈希表综合数组和链表二者的特性,达到了查询容易,插入删除也容易的数据。
    ①数组 => 它在内存空间中是连续的,占用的内存比较多,我们添加删除一个元素的时候时间复杂度比较大,查询容易。
    ②链表 => 它在内存空间中是分散的,占用的内存也是分散的,添加删除一个元素的时候时间复杂度比较小,查询难。

    • hashCode() 表示的是对当前对象的唯一标示。计算 hashCode 的过程就称作哈希。
    • 最常用哈希表的数据结构:数组+链表 散列表。
    • 哈希表中存储键值对 key-value,散列指的是通过key定位到存储的位置,针对任意的key通过哈希算法转换为固定的位置(数组)。
    • key位置关系并不是一对一,多对一的关系,所以会引发哈希冲突。

    代码实现
    查找一个<key,value>为例
    1)先通过hash算法,找到与key对应的存储位置
    2)访问该位置的value与当前value比较,如果相等,直接返回
    3)反之才需要去当前链表中找

    class MyHash<K,V>{
    
        private Node<K,V>[] table;
    
        class Node<K, V>{
            protected K key;
            protected V value;
            protected Node<K, V> next;
        }
    
    }
    
    class MyPriorityQueue<E extends Comparable<E>>{
        private E[] queue;//存放元素的容器
        private int size; //有效元素个数
        private static int defaultCapacity = 5;
    
        public MyPriorityQueue(){
            this(defaultCapacity);
        }
    
        public MyPriorityQueue(int capacity){
            queue = (E[])new Comparable[capacity];
        }
    
        public void add(E val){
            //判满
            if(size == queue.length){
                //扩容
                queue = Arrays.copyOf(queue,queue.length*2);
            }
            if(size == 0){
                queue[0] = val;
                size++;
            } else{
                adjust(size, val);
                size++;
            }
    
        }
        public void adjust(int index,E val){
            while (index > 0) {
                int parentIndex = (index - 1) / 2;
                if (queue[parentIndex].compareTo(val) > 0) {
                    queue[index] = queue[parentIndex];
                    index = parentIndex;
                }else{
                    break;
                }
            }
            queue[index] = val;
        }
    
        public boolean remove(){
            //删除根节点元素
            //当前是一个空队列
            if (size == 0){
                return false;
            }
            int index = --size;
            //当前队列只有一个元素
            if (index == 0){
                queue[index] = null;
                return true;
            }
            queue[0] = null; //把根元素直接删除
            adjustDown(0, queue[index]);
            return true;
        }
    
        public void adjustDown(int index, E val){
            while (index < size/2) {
                int leftChild = index * 2 + 1;
                int rightChild = leftChild + 1;
                E minNode = null;
                int minIndex = 0;
                if (rightChild < size && queue[leftChild].compareTo(queue[rightChild]) >= 0) {
                    minNode = queue[rightChild];
                    minIndex = rightChild;
                } else {
                    minNode = queue[leftChild];
                    minIndex = leftChild;
                }
                if(val.compareTo(minNode) < 0){
                    break;
                }
                queue[index] = minNode;
                index = minIndex;
            }
            queue[index] = val;
        }
    
        public boolean remove(E val){
            int index = -1;
            for(int i=0; i<size; i++){
                if(val.equals(queue[i])){
                    index = i;
                    break;
                }
            }
    
            if(index == -1){
                return false;
            }
    
            if(size-1 == index){
                queue[--size] = null;
                return true;
            }else{
                //index - > size-1;
                queue[index] = queue[size-1];
                adjustDown(index, queue[index]);
                if(queue[index] == queue[size-1]){
                    adjust(index, queue[size-1]);
                }
                queue[--size] = null;
                return true;
            }
        }
    
        public String toString(){
            StringBuilder strs = new StringBuilder();
            for(int i=0; i<size; i++){
                strs.append(queue[i] +" ");
            }
            return strs.toString();
        }
    }
    

    主函数实现

        public static void main(String[] args) {
                Scanner input=new Scanner(System.in);
                int[]ten=new int[10];
                for(int a=1;a<10;a++){}
            MyPriorityQueue<Integer> my = new MyPriorityQueue<>();
            my.add(6);
            my.add(2);
            my.add(9);
            my.add(1);
            my.add(8);
            my.add(19);
            my.add(7);
            my.add(5);
            System.out.println(my.toString());
            my.remove();
            System.out.println(my.toString());
            my.remove(5);
            System.out.println(my.toString());
        }
    }
    

    注意问题
    1、 resize()的条件:
    1)table == null || table.length == 0
    2) size > threshold

    2、为什么不同的对象hashCode相同?
    hashCode实际指的某一个对象的内存地址,而返回的一个int类型,它是一个有限的集合,这就会导致哈希值和对象并不是一一对应的关系,所以不同对象来说hashCode有可能会相等

    HashMap迭代的方式

    HashMap<String, String> map = new HashMap<>();
    map.put("name", "zhangsna");
    map.put("age", "18");
    map.put("gender", "male");
    map.put("address", "shannxi");
    

    1、使用EntryIterator

    Iterator itr1 = map.entrySet().iterator();
    while(itr1.hasNext()){
    Map.Entry<String, String> entry = (Map.Entry<String, String>)itr1.next();
    System.out.println("key: " +entry.getKey() + " value: "+entry.getValue());
    }

    2、使用keyIterator

     Iterator itr2 = map.keySet().iterator();
        while(itr2.hasNext()){
            String key = (String)itr2.next();
            System.out.println("key: "+key+ " value: "+map.get(key));
        }
    

    3、使用valueIterator

     Iterator itr3 = map.values().iterator();
        while(itr3.hasNext()){
            String value = (String)itr3.next();
            System.out.println("value:"+value);
        }
    

    4、for each利用EntrySet遍历

    for(Map.Entry<String, String> entry:map.entrySet()){
            System.out.println("key: "+entry.getKey()+" value: "+entry.getValue());
        }
    

    5、jdk1.8 forEach进行遍历

    map.forEach((k,v)-> System.out.println("key: "+k+" value:"+v));
    

    解决哈希冲突的方式
    1、链地址法 key->hash->index->table[index] != null
    2、开放地址法 key->hash->index->table[index] != null
    冲突发生,顺序查看当前table,直到找到当前table下一个空的位置
    hash(key)+增量
    冲突发生,以2次幂的方式跳跃着去查找下一个为空的位置
    3、再哈希法
    4、公共溢出法

    HashTable和HashMap的联系与区别

    1、实现类、实现接口
    HashMap继承自AbstractMap,HashTable继承自Dictionnary
    实现接口都是Map、Cloneable、Serializable
    2、默认容量
    HashMap 16 HashTable 11
    3、构造函数
    HashMap在第一次put的时候初始化table
    HashTale构造函数中初始化table
    4、put方法
    ①HashMap ② HashTable
    ①是非同步方法 ②是同步方法
    ①key/value可为null ②key/value不能为null
    ①2倍方式扩容 ②2倍+1方式扩容(奇数)
    ①rehash ②table中从后往前去遍历,对每一个位置的每一个节点进行rehash,连接到新的位置
    ①该key不存在,尾插 ②头插

    java中的四种引用
    1、强引用 引用new创建出来的对象 GC永远都不会回收被引用的对象
    2、软引用 用来描述一些有用但是不需要永久使用的对象,可以使用软引用去关联对象,在系统内存不够用时,我们会将软引用对象回收,如果回收之后我们还没有足够的内存,那么会抛出一个内存溢出的异常 SoftReference

    用于Java对象的缓存
    3、弱引用 用来描述非必须的对象,但是比软引用更弱一些,被被弱引用关联的对象
    只能生存到下一次垃圾回收之前 WeakReference
    垃圾回收器是一个优先级低的线程,导致启动GC后,存在弱引用未被回收
    4、虚引用 最弱的引用,一个对象是否具有虚引用完全不会对其生存周期构成影响,因为我们无法通过虚引用去获得一个对象的实例 PhantomReference

    • WeakHashMap里面的健都是弱引用对象,当一个健对象被垃圾回收器回收时,那么相对应的值对象引用也会被从Map中删除。
    • 非必须对象,执行垃圾回收之后就会被删除掉。

    五道大数据习题
    1、海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP。
    ①大文件 => 分解为小文件 hash(ip)%1000 1000个小文件
    ②1000个小文件 => HashMap (IP,IP_count); => 当前HashMap根据IP_count进行排序
    ③假设hash算法将同一个IP哈希到同一个文件 => 1000个在当前文件中频度最高的IP
    ④将1000个IP进行排序即可

    2、有10个文件,每个文件1G,每个文件的每一行存放的都是用户的query,每个文件的query都可能重复。要求你按照query的频度排序。
    ①10个文件 => hash(query) => 10个小文件
    ②HashMap(query,query_count) => 当前HashMap根据query_count排序
    ③输出为10个有序的小文件
    ④归并排序

    3、有一个1G大小的一个文件,里面每一行是一个词,词的大小不超过16字节,内存限制大小是1M。返回频数最高的100个词。
    ①x hash(x)%2000 => 2000个文件,一个文件大概500K
    ②HashMap(x,x_count)
    ③首先第一文件中的频度最高100拿出来
    ④建小根堆
    ⑤依次遍历,如果当前文件频度最大的x > 此时小根堆的根元素
    ⑥替换调整

    4、10万个整数,找出重复的数字/找出第一个重复的数字。
    ①40 0000字节 => 400KB HashSet
    ②Boolean数组

    5、a,b两个文件,都存了50亿个IP地址,快速找出两个文件,有哪些IP是重复的。
    ①a,b => hash(IP)%5000,a0,…,a4999;b0,…,b4999;
    ②a0放到HashSet,判断b0中的元素在a0中是否存在
    ③以此类推

    展开全文
  • Java实现对hashMap排序

    千次阅读 2018-03-17 23:06:38
    map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下(简单介绍):HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接...

    map是键值对的集合接口,它的实现类主要包括:HashMap,TreeMap,Hashtable以及LinkedHashMap等。其中这四者的区别如下(简单介绍):

    HashMap:我们最常用的Map,它根据key的HashCode 值来存储数据,根据key可以直接获取它的Value,同时它具有很快的访问速度。HashMap最多只允许一条记录的key值为Null(多条会覆盖);允许多条记录的Value为 Null。非同步的。

    TreeMap: 能够把它保存的记录根据key排序,默认是按升序排序,也可以指定排序的比较器,当用Iterator 遍历TreeMap时,得到的记录是排过序的。TreeMap不允许key的值为null。非同步的。

    Hashtable: 与 HashMap类似,不同的是:key和value的值均不允许为null;它支持线程的同步,即任一时刻只有一个线程能写Hashtable,因此也导致了Hashtale在写入时会比较慢。

    LinkedHashMap: 保存了记录的插入顺序,在用Iterator遍历LinkedHashMap时,先得到的记录肯定是先插入的.在遍历的时候会比HashMap慢。key和value均允许为空,非同步的。

    二、Map排序

    TreeMap

    TreeMap默认是升序的,如果我们需要改变排序方式,则需要使用比较器:Comparator。

    Comparator可以对集合对象或者数组进行排序的比较器接口,实现该接口的public compare(T o1,To2)方法即可实现排序,该方法主要是根据第一个参数o1,小于、等于或者大于o2分别返回负整数、0或者正整数。如下:

    public class TreeMapTest {
        public static void main(String[] args) {
            Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>(
                    new Comparator<String>() {
                        public int compare(String obj1, String obj2) {
                            // 降序排序
                            return obj2.compareTo(obj1);
                        }
                    });
            map.put("c", "ccccc");
            map.put("a", "aaaaa");
            map.put("b", "bbbbb");
            map.put("d", "ddddd");
    
            Set<String> keySet = map.keySet();
            Iterator<String> iter = keySet.iterator();
            while (iter.hasNext()) {
                String key = iter.next();
                System.out.println(key + ":" + map.get(key));
            }
        }
    }
    运行结果如下:
    d:ddddd 
    c:ccccc 
    b:bbbbb 

    a:aaaaa

    上面例子是对根据TreeMap的key值来进行排序的,但是有时我们需要根据TreeMap的value来进行排序。对value排序我们就需要借助于Collections的sort(List<T> list, Comparator<? super T> c)方法,该方法根据指定比较器产生的顺序对指定列表进行排序。但是有一个前提条件,那就是所有的元素都必须能够根据所提供的比较器来进行比较。如下:

    public class TreeMapTest {
        public static void main(String[] args) {
            Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>();
            map.put("d", "ddddd");
            map.put("b", "bbbbb");
            map.put("a", "aaaaa");
            map.put("c", "ccccc");
    
            //这里将map.entrySet()转换成list
            List<Map.Entry<String,String>> list = new ArrayList<Map.Entry<String,String>>(map.entrySet());
            //然后通过比较器来实现排序
            Collections.sort(list,new Comparator<Map.Entry<String,String>>() {
                //升序排序
                public int compare(Entry<String, String> o1,
                        Entry<String, String> o2) {
                    return o1.getValue().compareTo(o2.getValue());
                }
    
            });
    
            for(Map.Entry<String,String> mapping:list){ 
                   System.out.println(mapping.getKey()+":"+mapping.getValue()); 
              } 
        }
    }
    运行结果
    a:aaaaa 
    b:bbbbb 
    c:ccccc 

    d:ddddd

    HashMap

    我们都是HashMap的值是没有顺序的,他是按照key的HashCode来实现的。对于这个无序的HashMap我们要怎么来实现排序呢?参照TreeMap的value排序,我们一样的也可以实现HashMap的排序。

    public class HashMapTest {
        public static void main(String[] args) {
            Map<String, String> map = new HashMap<String, String>();
            map.put("c", "ccccc");
            map.put("a", "aaaaa");
            map.put("b", "bbbbb");
            map.put("d", "ddddd");
    
            List<Map.Entry<String,String>> list = new ArrayList<Map.Entry<String,String>>(map.entrySet());
            Collections.sort(list,new Comparator<Map.Entry<String,String>>() {
                //升序排序
                public int compare(Entry<String, String> o1,
                        Entry<String, String> o2) {
                    return o1.getValue().compareTo(o2.getValue());
                }
    
            });
    
            for(Map.Entry<String,String> mapping:list){ 
                   System.out.println(mapping.getKey()+":"+mapping.getValue()); 
              } 
         }
    }
    运行结果
    a:aaaaa 
    b:bbbbb 
    c:ccccc 
    d:ddddd


    来源:http://www.jb51.net/article/44015.htm



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