算法学习：从头到尾彻底解析Hash-表算法

哈希表是一种高效的数据结构，它通过散列函数将键（Key）转化为数组的索引进行存储，使得数据的查找、插入和删除等操作能在平均时间复杂度接近O(1)的情况下完成。在上述的“Top K”算法问题中，哈希表扮演了至关重要的角色。 面对海量的查询数据，直接排序法由于需要额外的存储空间，无法满足内存限制。这时，哈希表的优势就显现出来。哈希表可以用来快速统计每个查询（Query）出现的次数。利用哈希表，我们只需要遍历一次数据，对每个Query进行哈希运算，将其映射到表中的位置，若不存在则新增并设置值为1，若存在则累加计数。这种方法的时间复杂度为O(N)，远优于排序的O(NlgN)，并且只需要读取数据一次，降低了IO操作，提高了效率。 在统计完Query的出现次数后，我们需要找出出现次数最多的Top 10。这里可以有两种策略： 1. 普通排序：将所有Query按出现次数排序，选择前10个。但这种方法虽然直观，却并非最优解，因为它需要对所有Query进行排序，时间复杂度为O(NlgN)，对于300万条记录来说，不是最佳选择。 2. 部分排序：维护一个大小为10的数组，初始填充10个Query并按出现次数排序。接着遍历数据，每遇到一个新的Query，与数组末尾的Query比较，如果新Query的出现次数多，就替换掉末尾的Query并重新排序。这样，数组始终保持了出现次数最高的10个Query。这个方法的时间复杂度取决于数据遍历，即O(N)，而且避免了全量排序，节省了大量计算资源。 哈希表在解决大数据问题时，特别是涉及到快速查找、统计和更新的问题，表现出极高的效率。在处理“Top K”问题时，通过巧妙地使用哈希表进行统计，结合部分排序策略找到Top 10，既节省了内存又提高了处理速度，是解决此类问题的有效方法。在实际的编程和算法设计中，理解和熟练运用哈希表是非常重要的技能。