遍历这十万个单词,对于每个单词,检查它是否已经在哈希表中:
- 如果在,则将其对应的值(即出现次数)加1。
- 如果不在,则将其添加到哈希表中,并将对应的值设为1。
4. 找出访问频率最高的单词
在统计完所有单词的频率后,需要遍历哈希表来找出访问频率最高的单词。有几种方法可以实现这一点:
- 直接遍历:遍历哈希表,记录并更新最高频率及其对应的单词。这种方法的时间复杂度是O(n),其中n是哈希表中键的数量。
- 优先队列(最小堆):在统计过程中,使用一个最小堆来维护当前频率最高的几个单词。每次更新单词频率时,都尝试将其加入堆中,并移除堆中频率较低的单词以保持堆的大小。这种方法的空间复杂度较低,但时间复杂度会因为堆操作而有所增加。
5. 优化
- 内存管理:如果单词总数非常大,而访问频率最高的单词只占很小一部分,可以考虑使用更高效的数据结构(如Trie树结合哈希表)来优化存储和查询效率。
- 并行处理:如果系统资源允许,可以考虑使用多线程或多进程来并行处理单词的读取和频率统计,以缩短总处理时间。
6. 结果输出
最后,输出访问频率最高的单词及其频率。
面经原帖由持续努力的小趴菜发布,答案由程序员Hasity整理。
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