爱豆文档 - 信息安全文档下载平台 - idocdown.com （部分文档，免费下载）

. . . . . .

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** 你需要设计一个在线选举系统，用于实时统计候选人的得票情况。系统需要支持以下操作： - `vote(candidate, timestamp)`：在给定的时间戳为某个候选人投票 - `query(top_k, timestamp)`：查询到某个时间戳为止，得票数前k名的候选人列表要求实现一个基于哈希的高效解决方案，能够处理大量投票数据。 **解题思路分析** 这个问题的核心在于如何高效地记录投票数据并快速查询top

2025-11-02 10:17:18

排序算法之：耐心排序（Patience Sorting）的进阶应用——最长递增子序列（LIS）长度求解

**排序算法之：耐心排序（Patience Sorting）的进阶应用——最长递增子序列（LIS）长度求解** **题目描述** 给定一个整数数组，请使用耐心排序算法的核心思想，设计一个高效的算法来找出该数组中最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）的长度。例如，对于数组 `[10, 9, 2, 5, 3, 7, 101, 18]`，最长的递增子序列是 `[2, 3, 7, 101]` 或 `[2, 5, 7, 101]`，其长度为4。要求利用耐

2025-11-02 08:36:54

哈希算法题目：Rabin-Karp 算法在二维矩阵中查找模式

**哈希算法题目：Rabin-Karp 算法在二维矩阵中查找模式** **题目描述** 给定一个二维字符矩阵 `matrix`（大小为 `m x n`）和一个二维模式矩阵 `pattern`（大小为 `p x q`），要求判断 `pattern` 是否在 `matrix` 中出现。你需要使用 Rabin-Karp 哈希算法高效解决此问题，避免暴力匹配的高时间复杂度。 **解题过程** 1. **核心思路** Rabin-Karp 算法通过滚动哈希（Rolling Hash

2025-11-02 04:58:35

哈希算法题目：设计一个基于哈希的短网址系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的短网址系统** **题目描述** 设计一个短网址系统，将长URL转换为短URL（如 `https://short.url/abc123`）。系统需支持： 1. `encode(longUrl)`：将长URL转换为短URL。 2. `decode(shortUrl)`：将短URL还原为长URL。 3. 短URL需唯一且尽可能短，能处理大量URL的映射关系。 --- **解题过程** **步骤1：理解核心需求** - 长UR

2025-11-02 04:04:58

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，用于在选举过程中实时统计候选人的得票数，并支持快速查询当前领先的候选人。系统需要支持以下操作： - `vote(candidate, timestamp)`：在给定时间戳为某个候选人投票 - `getLeadingCandidate(timestamp)`：查询在某个时间戳或之前时间点的领先候选人如果有平票情况，返回最近获得投票的候选人。 **解题过程** **步骤1：理解问题需求** 这个系

2025-11-02 02:50:10

哈希算法题目：设计一个基于哈希的网页爬虫URL去重系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的网页爬虫URL去重系统** 题目描述：设计一个网页爬虫中的URL去重系统，要求能够高效判断一个新发现的URL是否已经被爬取过。系统需要处理海量URL（可能达到数十亿级别），在有限内存条件下实现快速去重。解题过程：第一步：理解问题核心需求 - 海量URL存储：传统哈希表会占用过多内存 - 快速查询：需要O(1)时间复杂度的查询性能 - 可接受一定误判率：可以接受少量假阳性（把新URL误判为已存在），但不能有假阴性（把已存在URL误判为新URL）第二

2025-11-02 01:19:10

哈希算法题目：设计一个基于哈希的倒排索引系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的倒排索引系统** **题目描述** 设计一个倒排索引系统，用于支持文档检索功能。系统需要实现以下操作： - `addDocument(docId, content)`：添加一个文档，docId是文档的唯一标识符，content是文档的文本内容（由空格分隔的单词组成） - `search(keyword)`：搜索包含某个关键词的所有文档ID列表要求：系统需要高效处理大量文档，并能快速返回搜索结果。 **解题过程** **步骤1：理解倒排索引的基本概念*

2025-11-02 00:37:12

哈希算法题目：设计一个基于多重哈希的布隆过滤器变种

**哈希算法题目：设计一个基于多重哈希的布隆过滤器变种** **题目描述** 布隆过滤器（Bloom Filter）是一种高效的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在集合中。它可能产生假阳性（误判），但不会产生假阴性。本题要求设计一个布隆过滤器的变种，通过**多重哈希函数**和**分段存储**来优化空间利用率和误判率。具体需求如下： 1. 支持 `add(element)` 和 `contains(element)` 操作。 2. 使用 `k` 个独立的哈希函数，将元素映射到长

2025-11-01 23:44:25

哈希算法题目：设计一个基于哈希的拼写检查器

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的拼写检查器** 题目描述：设计一个拼写检查器，能够检查单词是否在字典中存在，并支持以下操作： 1. 将单词添加到字典 2. 检查单词是否在字典中 3. 对输入的单词提供拼写建议（返回所有与输入单词编辑距离为1的字典中存在的单词）编辑距离为1的操作包括： - 插入一个字符 - 删除一个字符 - 替换一个字符 - 交换相邻两个字符解题过程：步骤1：设计基础数据结构使用哈希集合存储字典单词，实现快速查找 ```python class SpellC

2025-11-01 20:52:44

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式键值存储系统

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式键值存储系统** **题目描述** 设计一个基于哈希的分布式键值存储系统，需要支持以下操作： - put(key, value)：存储键值对 - get(key)：根据键获取值，如果键不存在返回特定标识 - remove(key)：删除键值对系统需要解决以下分布式环境中的关键问题： 1. 数据分片：如何将数据分布到多个节点 2. 一致性哈希：如何实现节点的动态增删而不引起大量数据迁移 3. 容错性：如何处理节点故障 4. 负载均衡：如何保证数据均匀

2025-11-01 19:54:39

一致性哈希算法

**一致性哈希算法** **题目描述** 设计一个分布式缓存系统，使用一致性哈希算法来解决传统哈希算法在节点增删时导致的大量数据重新映射问题。系统需要支持添加节点、移除节点和查找键值对应的节点。 **基本概念** 一致性哈希通过将节点和键映射到同一个哈希环上，使得当节点加入或离开时，只需要重新映射少量数据，而不是全部数据。 **解题步骤** 1. **哈希环设计** - 使用一个范围为0到2^32-1的环形空间 - 将节点通过哈希函数映射到环上的特定位置 - 将键也通过

2025-11-01 19:33:11

排序算法之：TimSort的分区策略与自适应合并优化

**排序算法之：TimSort的分区策略与自适应合并优化** **题目描述** TimSort是一种混合排序算法，结合了归并排序和插入排序的优点，广泛应用于Python、Java等语言的标准库。题目要求深入理解TimSort的核心分区策略（Run识别）和自适应合并优化（Galloping模式），并分析其如何通过数据特征提升排序效率。 **解题过程** 1. **Run识别与最小长度阈值** - TimSort首先将待排序数组划分为多个"Run"（单调递增或递减的连续子数组）

2025-11-01 18:56:25

跳转到页