彻底解析Hash表算法：TopK问题与优化

"这篇文档是关于Hash表算法的深度解析，包括TopK算法的详细讲解以及如何构建高效的Hash表。作者July、wuliming、pkuoliver在CSDN博客上分享了这一内容。文档分为三个部分，首先介绍了百度面试中的一道问题——找出搜索引擎日志中最热门的10个查询串，然后详细阐述了Hash表的基本概念和工作原理，最后讨论了如何优化Hash表以实现快速查询。" 在问题描述中，搜索引擎日志记录了一千万个用户检索串，其中去除重复后不超过300万个不同的查询。为了找出最热门的10个查询串，需要在不超过1GB内存的限制下进行统计。这里涉及的关键数据结构是哈希表。 哈希表是一种数据结构，它允许我们通过关键码值直接访问记录，利用散列函数将关键码映射到数组的特定位置，以加快查找速度。当查询时，再次应用散列函数，找到对应的数组下标，快速定位到存储的值。哈希函数的选择直接影响到哈希表的性能，理想情况下应使不同键尽可能均匀地分布在整个数组中，以减少冲突。 对于给出的问题，直接使用排序法不满足内存限制。因此，可以采用基于哈希表的方法来进行Query统计。以下是两种可能的方法： 1. 直接排序法：对所有Query排序，然后遍历统计，但这会占用超过1GB的内存，不符合题目要求。 2. 基于哈希表的统计：使用哈希表，Key为Query，Value为出现的次数。遍历日志文件，对每个Query，如果不存在于哈希表中，则添加并设置值为1；如果存在，则将其值加1。这样可以在常数时间内完成每个Query的计数，且内存使用量取决于不同的Query数量，通常远小于排序法。 在文档的第二部分，作者深入解释了哈希表的工作机制，包括开放寻址法、链地址法、再哈希法等解决冲突的方法，以及负载因子、动态调整大小等优化策略。而在第三部分，作者可能探讨了如何设计和优化哈希函数，以及如何在实践中创建一个高性能的哈希表算法，以应对大规模数据的高效查询需求。