1MB内存挑战：详解Hash表算法解决百度Top K热门查询

本文是一篇深入解析哈希表算法的文章，由作者July、wuliming和pkuoliver撰写，旨在帮助读者理解哈希表的基础概念以及在实际场景中的应用。文章分为三个部分，首先从一道百度面试题——Top K算法的详解入手，这个问题要求在内存限制为1GB的情况下，找出最热门的10个查询串，这涉及到如何高效统计查询串的出现次数。 哈希表，也称为散列表，是一种数据结构，它通过散列函数将关键字（Key）映射到一个固定大小的数组中的特定位置，从而实现快速查找。散列函数的作用是将输入的关键字转换为一个整数，这个整数与数组长度取模，得到的结果作为数组的索引，用于存储和检索数据。其核心优势在于利用数组的索引特性，大大减少了查找时间。 对于Top K问题的解决方案，文章提出了一种分步策略： 1. Query统计：由于内存限制，直接排序所有查询串的方法不可行，因为它会占用过多内存。文章提到了两种方法来解决这个问题： - 直接排序法：这种方法需要预先对所有查询串进行排序，然后遍历计算频率，但这显然超出了1GB的内存限制。 - 哈希表统计：更高效的方法是使用哈希表来计数每个查询串的出现次数。通过遍历日志文件，对于每个查询串，将其作为键，使用哈希函数找到对应的位置，并更新该位置的计数。这样，即使数据量大，也能保持内存消耗在合理范围内。 第二部分和第三部分将详细阐述哈希表的设计、构建和优化技巧，包括哈希冲突的处理（如开放寻址法和链地址法）、负载因子的选择、以及如何通过调整哈希函数和动态扩容来提高哈希表的性能。这些内容将深入讲解如何在实际开发中应用哈希表来解决数据查询、存储和搜索问题，尤其是在资源有限的场景下。 总结来说，这篇文章不仅介绍了哈希表的基本原理，还提供了实际问题中的解决方案，对于理解和运用哈希表算法具有很高的参考价值。阅读者可以通过这篇文章掌握如何在实际场景中有效地使用哈希表来提升数据处理效率，特别是面对内存限制时。