在数据集中找到整数的最快方法

fastest way to find an integer in a dataset

本文关键字：方法 整数 数据 数据集 集中      更新时间：2023-10-16

面试问题更为复杂，因此我将其简化为

  1. 输入数据将以A,B的格式
  2. a是0至184至184467444073709551615（mysql bigint）
    3. 之间的数字
  3. b是一个随机字符串
  4. 我们将提供IO Part

您应该在C/C

中提供两个功能
  1. set（无效的长a，char *b）
  2. 获取（无效的长长a）

数据结构和算法取决于您。

要求

  1. 集应为o（1）
  2. Get应该是O（1）

请记住，我们可能会称为1亿次

有什么想法吗？我没有给出一个很好的答案

我的答案不完整：

typedef data {
    unsigned long long A;
    char *B;
    data *next;
}

集只是malloc一个新数据，并将其附加到列表

但失败了。

我以这种方式完成了此操作。我认为您会从代码中理解我的想法。（NOS注：此算法称为Trie）

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
typedef struct node node;
struct node {
    node *nodes[0x10];
    char *text;
};
node *top;
void set(unsigned long long A, char *B)
{
    unsigned char n;
    node *way;
    way = top;
    for (;A>0;A>>=4)
    {
        n = A & 0xf;
        if (way->nodes[n] == NULL)
        {
            way->nodes[n] = malloc(sizeof(node));
            memset(way->nodes[n], 0, sizeof(node));
        }
        way = way->nodes[n];
    }
    if (way->text != NULL)
    {
        free(way->text);
    }
    way->text = strdup(B);
}
char *get(unsigned long long A)
{
    unsigned char n;
    node *way;
    way = top;
    for (; A>0 && way != NULL; A>>=4)
    {
        n = A & 0xf;
        way = way->nodes[n];
    }
    if (A == 0 && way != NULL)
    {
        return way->text;
    }
    return NULL;
}
int main()
{
    top = malloc(sizeof(node));
    memset(top,0,sizeof(node));
    set(1230294381243, "test1");
    set(12934839, "test2");
    set(1,"tezt");
    printf("%s", get(1230294381243));
    printf("%s", get(12934839));
    printf("%s", get(1));
//    todo: free memory
//    free_way(top); 
    return 0;
}

最大16迭代以找到任何unsigned long long密钥。此代码为100％工作并进行了测试，除了从top变量中释放内存。

更新。将 node s声明为一个数组（HolyblackCat的建议）。

更新。提高算法速度（Serge Rogatch的建议）

作为面试问题，考虑编码目标的影响是合理的。

考虑

  1. 哈希建议@paulmckenzie

  2. @Serge Rogatch建议的Trie，由@vadim_hr

    3. 回答

  3. 巨大数组char *even[18446744073709551615u/2+1]; char *odd[18446744073709551615u/2+1];

要求"设置为o（1），应为o（1）"放在哈希解决方案上，因为它不是真正的o（1）。仍然可以具有出色的平均速度和资源等级。

但是没有内存效率要求，也没有内存限制，也没有设置大小（隐含的＆lt; 1亿）。

＃3（阵列）的幼稚实现肯定会超过实际记忆预算，但理论上是O（1）。即使它符合所陈述的要求和内存限制（理论上无限制），但仍然不是 Real 候选人。

。

Trie的问题是其底部的叶子通常是NULL的广泛指针 - 使此方法记忆密集型。但是，如果设置计数（未知）很小，这不是一个问题。

请记住，我们可能会称为1亿次

这一点没有反映在Trie实施中，因为该提醒是也考虑了超出效率。Trie的内存效率可能非常低，平均计数比动态哈希较慢 - 即使使用其O（1）get/set。

这是面试部分不仅提供满足要求的技术解决方案，当然是Trie，而且还提供了其优势（o（1）for Get/set）及其短路（内存猪），平均速度比哈希慢。因此，要确保您的客户（在这种情况下为访调员）是 ceply其他合理解决方案，可以更好地满足总体目标。

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