哈希表与TopK算法：快速统计热门查询

"哈希排序是一种高效的排序方法，利用哈希表的数据结构来加速查找和统计过程。哈希表，又称散列表，通过散列函数将关键码值映射到一个固定大小的数组中，实现快速访问。这种方法尤其适用于大数据量的情况，能够减少查找时间，提高效率。在本文件中，哈希排序被应用于解决统计搜索引擎中最热门查询的问题。 在面对一千万个查询记录，要求内存不超过1G的限制时，传统的排序方法如直接排序由于内存需求过高而不可行。这时，哈希表的优势得以体现。哈希表可以通过散列函数将查询字符串转化为数组下标，存储和查找的复杂度理论上可以达到O(1)，极大地提高了处理效率。 为了解决这个问题，可以将算法分为两步：第一步是Query统计，即计算每个查询字符串出现的频率。有两种方法可供选择： 1. 直接排序法：首先对所有查询进行排序，然后遍历排序后的列表计数。但由于内存限制，这种方法不适用。 2. 使用哈希表：创建一个哈希表，每个查询字符串作为键，出现次数作为值。遍历日志文件，对每个查询使用哈希函数将其映射到表中，若已存在则增加计数，否则新建条目。这种方法在内存上更节省，且统计速度更快。 归并排序可以用于在外存中对大量数据进行排序，其时间复杂度为O(NlgN)。排序完成后，再次遍历排序后的文件，统计每个Query的频率并写入新文件。总体来看，这种方法的时间复杂度为排序的O(NlgN)加上遍历计数的O(N)。 哈希排序的关键在于选取合适的散列函数，它应能均匀地分布键值，减少冲突。冲突解决策略，如开放寻址法或链地址法，也是哈希表设计的重要组成部分。在实际应用中，哈希表不仅用于排序，还在数据库索引、缓存、集合操作等多个领域发挥着重要作用。 哈希排序结合了哈希表的高效查找特性，能够有效地处理大数据量的统计任务，同时在内存受限的环境中展现出优秀的性能。对于这类问题，哈希表提供了一种灵活且实用的解决方案。"