hashjoin 简易源码

以下是一个简单的 Hash Join 算法的示例代码：

#include <iostream>
#include <unordered_map>
#include <vector>

using namespace std;

// 假设表A和表B都是由整数构成的二元组
typedef pair<int, int> Tuple;

// 假设表A和表B的大小分别为n和m
vector<Tuple> hashJoin(vector<Tuple>& A, vector<Tuple>& B) {
    // 用哈希表存储表A中的元组
    unordered_map<int, vector<int>> hashTable;
    for (int i = 0; i < A.size(); i++) {
        hashTable[A[i].first].push_back(i);
    }

    // 扫描表B的每个元组，并查找哈希表中是否有匹配的元组
    vector<Tuple> result;
    for (int i = 0; i < B.size(); i++) {
        int key = B[i].first;
        if (hashTable.count(key)) {
            for (int j : hashTable[key]) {
                if (A[j].second == B[i].second) {
                    result.push_back(make_pair(key, B[i].second));
                }
            }
        }
    }
    return result;
}

int main() {
    // 构造表A和表B
    vector<Tuple> A = {make_pair(1, 2), make_pair(2, 4), make_pair(3, 6)};
    vector<Tuple> B = {make_pair(1, 2), make_pair(2, 5), make_pair(3, 6)};

    // 执行Hash Join操作
    vector<Tuple> result = hashJoin(A, B);

    // 输出结果
    for (auto& t : result) {
        cout << "(" << t.first << ", " << t.second << ")" << endl;
    }
    return 0;
}

在该示例代码中，我们定义了一个名为 `hashJoin` 的函数，该函数的输入参数是两个表A和B，其输出结果是一个包含匹配元组的向量。在函数实现中，我们首先用哈希表存储表A中的元组，并在扫描表B的过程中查找哈希表中是否有匹配的元组。如果找到了匹配的元组，则将其添加到结果向量中。最后，我们输出所有匹配的元组。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上实现一个高效的 Hash Join 算法要比这复杂得多。例如，在实际应用中，我们需要考虑如何处理哈希冲突和如何优化哈希表的大小。此外，我们还需要考虑如何处理不同表中的重复元组等问题。