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Rabin-Karp算法在滚动哈希中的应用：重复子串查找

**Rabin-Karp算法在滚动哈希中的应用：重复子串查找** 题目描述：给定一个字符串s，找出其中至少出现两次的最长子串。如果有多个这样的子串，返回任意一个即可。要求使用Rabin-Karp算法通过滚动哈希高效解决。解题过程： 1. 问题分析 - 我们需要找到字符串s中重复出现的最长子串 - 暴力解法需要枚举所有子串O(n²)，然后比较每个子串是否重复出现O(n)，总复杂度O(n³) - 使用哈希表存储子串可以优化到O(n²)，但空间复杂度较高 - Rabin-Karp算法通过滚动哈

2025-11-02 20:21:07

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式限流器

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式限流器** 题目描述：设计一个分布式限流器，用于限制在特定时间窗口内某个操作（如API调用）的最大次数。系统需要支持以下操作： - allow(key, timestamp)：判断在给定时间戳时，key对应的操作是否被允许（即是否未超过限制）要求实现基于固定时间窗口的限流算法，每个key在固定时间窗口（如1秒）内最多允许N次操作。解题过程： 1. 问题分析限流器的核心需求是统计每个key在最近的时间窗口内的操作次数。在分布式环境中，我们需

2025-11-02 19:43:41

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式配置中心

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式配置中心** **题目描述** 设计一个分布式配置中心系统，用于管理大量应用的配置信息。系统需要支持以下操作： 1. 设置配置（set_config）：为指定应用和命名空间设置键值对配置 2. 获取配置（get_config）：获取指定应用和命名空间的配置值 3. 监听配置变更（watch_config）：监听特定配置的变化 4. 获取历史版本（get_history）：获取配置的修改历史 **解题过程** **第一步：分析系统需求** 1. 配置

2025-11-02 19:06:23

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式锁服务

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式锁服务** 题目描述：设计一个基于哈希的分布式锁服务，支持获取锁、释放锁和锁续期功能。要求解决分布式环境下的并发竞争问题，确保同一时刻只有一个客户端能持有锁，并处理客户端崩溃导致的死锁问题。解题过程： 1. 基本需求分析 - 互斥性：同一时刻只能有一个客户端持有锁 - 避免死锁：锁必须能被释放，即使持有锁的客户端崩溃 - 容错性：服务需要具备高可用性 - 可重入性：同一个客户端可以多次获取同一把锁 2. 核心设计思路 - 使用哈希表存储锁信息，

2025-11-02 18:44:55

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式计数器系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式计数器系统** **题目描述** 设计一个支持高并发访问的分布式计数器系统。系统需要支持以下操作： - increment(key): 将指定key的计数器值加1 - decrement(key): 将指定key的计数器值减1 - get(key): 获取指定key的当前计数值 - reset(key): 将指定key的计数器重置为0 系统需要处理分布式环境下的并发冲突，保证数据一致性，并能够水平扩展以支持大量并发请求。 **解题过程** *

2025-11-02 18:02:57

哈希算法题目：设计一个基于哈希的自动完成系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的自动完成系统** **题目描述** 设计一个自动完成系统，用户输入一个前缀时，系统返回频率最高的前3个搜索词。若频率相同，按字典序排序。系统需支持以下操作： 1. `insert(query)`：记录用户输入的一次查询，更新其频率。 2. `autoComplete(prefix)`：根据历史查询，返回以 `prefix` 为前缀的频率最高的前3个词。 **解题过程** **步骤1：分析需求与数据结构选择** - 需要快速根据

2025-11-02 15:15:14

哈希算法题目：设计一个基于哈希的在线选举系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的在线选举系统** **题目描述** 设计一个在线选举系统，能够记录候选人在不同时间点的得票数，并支持快速查询在任意时间点得票最多的候选人。系统需要实现以下功能： - `vote(candidate, timestamp)`：在给定时间戳为候选人投票 - `query(timestamp)`：查询在给定时间戳时得票最多的候选人（如果平票，返回最近获得当前票数的候选人） **解题过程** **1. 问题分析** - 投票按时间顺序发生，时间戳严格递增 - 需

2025-11-02 14:53:53

排序算法之：多路归并排序（K-Way Merge Sort）的进阶应用：海量数据流的中位数查找

**排序算法之：多路归并排序（K-Way Merge Sort）的进阶应用：海量数据流的中位数查找** **题目描述** 假设有多个**持续输入的数据流**（每个流中的数据已排序），要求实时维护并快速返回当前所有数据流的中位数。例如，有 `K` 个传感器持续生成有序温度数据，需动态计算全局中位数。 --- ### **解题思路** 1. **问题分析** - 数据量可能极大，无法全载入内存。 - 中位数需动态更新：新数据到来时需快速调整。 -

2025-11-02 14:43:19

排序算法之：多路归并排序（K-Way Merge Sort）的进阶应用：外部排序与大数据处理

**排序算法之：多路归并排序（K-Way Merge Sort）的进阶应用：外部排序与大数据处理** **题目描述** 多路归并排序（K-Way Merge Sort）是归并排序的扩展，用于将多个已排序的子数组合并成一个有序数组。其核心问题为：给定 K 个升序排列的数组（或数据流），如何高效合并为一个整体有序的数组？该算法在大数据场景（如外部排序）中至关重要，例如处理超过内存容量的海量数据文件。 **解题步骤** 1. **问题分析** - 传统归并排序（二路归并）每次合并

2025-11-02 14:37:59

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式会话存储系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式会话存储系统** 题目描述：设计一个分布式会话存储系统，用于在Web服务器集群中存储用户会话数据。系统需要支持会话的创建、读取、更新和删除操作，并确保在服务器故障时会话数据不会丢失。解题过程： 1. 问题分析： - 会话数据是键值对形式，键是会话ID，值是会话属性 - 系统需要高可用性，单点故障时数据不丢失 - 需要支持水平扩展，应对大量并发用户 - 会话数据有过期时间，需要自动清理 2. 系统架构设计： - 采用

2025-11-02 13:18:30

排序算法之：Gnome Sort 的优化与边界条件处理

**排序算法之：Gnome Sort 的优化与边界条件处理** 题目描述：地精排序是一种简单的排序算法，类似于插入排序，但通过交换相邻元素来实现排序。它的基本思想是：从左到右扫描数组，如果当前元素比前一个元素小，就交换它们并后退一步；否则前进一步。这个过程会一直重复直到数组完全排序。解题过程： 1. 基础算法原理 - 算法从索引1开始（第二个元素） - 比较当前元素arr[i]和前一个元素arr[i-1] - 如果arr[i] >= arr[i-1]，则i++（前进）

2025-11-02 12:41:07

哈希算法题目：设计一个基于哈希的会话存储系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的会话存储系统** **题目描述** 设计一个基于哈希的会话存储系统，用于管理用户会话数据。系统需要支持以下操作： - createSession(sessionId, userData, ttl): 创建新会话，包含会话ID、用户数据和生存时间（TTL） - getSession(sessionId): 根据会话ID获取用户数据，如果会话已过期返回空 - updateSession(sessionId, userData): 更新指定会话的用户数据 - de

2025-11-02 11:16:16

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