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设计一个基于哈希的分布式实时交通流量预测系统（支持时空特征聚合和多步预测）

**设计一个基于哈希的分布式实时交通流量预测系统（支持时空特征聚合和多步预测）** **题目描述** 设计一个分布式交通流量预测系统，能够实时收集多个传感器（如路口摄像头、地磁感应器等）的交通流量数据，并基于历史数据进行多步预测（如预测未来5分钟、15分钟、30分钟的流量）。系统需满足以下要求： 1. **实时数据聚合**：按时间窗口（如5分钟）聚合每个传感器的流量数据（如车辆数、平均速度）。 2. **时空特征提取**：结合传感器地理位置（空间邻近性）和时间周期（如早高峰、晚高峰

2025-11-29 01:41:11

哈希算法题目：设计一个支持前缀搜索的哈希映射

**哈希算法题目：设计一个支持前缀搜索的哈希映射** **题目描述** 设计一个哈希映射，除了支持常规的put(key, value)、get(key)、remove(key)操作外，还需要支持startsWith(prefix)操作，用于返回所有以给定前缀开头的键。要求所有操作的时间复杂度尽可能高效。 **解题过程** **第一步：理解需求分析** 我们需要设计一个特殊哈希结构，在标准哈希映射基础上增加前缀搜索功能。关键点在于： - 标准操作：插入键值对、按键查找、按键删除 - 特殊操作

2025-11-28 21:58:59

哈希算法题目：设计一个支持动态扩容的哈希表（使用链地址法）

**哈希算法题目：设计一个支持动态扩容的哈希表（使用链地址法）** 题目描述：设计一个哈希表，支持插入（put）、删除（remove）和查找（get）操作。该哈希表应使用链地址法解决哈希冲突，并支持动态扩容和缩容以维持高效的性能。当哈希表中的元素数量超过负载因子阈值时，自动扩容（例如，扩容为原大小的两倍）；当元素数量过少时，自动缩容以节省空间。解题步骤： 1. **理解基本组件**： - 哈希表由一个固定大小的数组（桶数组）组成，每个数组位置是一个桶（bucket）。 - 每

2025-11-28 16:59:38

排序算法之：B-树排序（B-Tree Sort）的磁盘I/O优化与大规模数据排序

**排序算法之：B-树排序（B-Tree Sort）的磁盘I/O优化与大规模数据排序** **题目描述** B-树排序是一种专为外部存储（如硬盘）设计的高效排序算法，适用于数据量远大于内存容量的场景。给定一个大规模数据集（例如，无法一次性装入内存的数十GB数据），请利用B-树的特性（多路平衡、低树高）设计排序流程，重点优化磁盘I/O次数，确保排序过程高效稳定。 **解题过程循序渐进讲解** 1. **理解B-树的核心优势** - B-树是一种多路平衡搜索树，每个节点可包含

2025-11-28 13:28:57

排序算法之：地精排序（Gnome Sort）的优化与边界条件处理

**排序算法之：地精排序（Gnome Sort）的优化与边界条件处理** **题目描述** 地精排序（Gnome Sort）是一种简单的排序算法，通过交换相邻元素来排序，类似于插入排序。其基本思想是：从数组开头开始，如果当前元素大于等于前一个元素，则向前移动；否则交换两者并后退一步，直到整个数组有序。题目要求实现地精排序，并针对其效率低下的问题（如频繁后退）进行优化，同时处理边界条件（如空数组、单元素数组、已排序数组）。 **解题过程** 1. **基本算法实现** - 初

2025-11-28 11:58:39

设计一个基于哈希的分布式实时游戏排行榜系统（支持分数更新和Top K查询）

**设计一个基于哈希的分布式实时游戏排行榜系统（支持分数更新和Top K查询）** **题目描述** 设计一个分布式实时游戏排行榜系统，支持以下操作： 1. `add_score(user_id, score)`：为指定用户添加分数（可多次调用，分数累加） 2. `top_k(k)`：返回当前排名前K的用户ID及其总分（按分数降序，分数相同时按用户ID升序） 3. 系统需支持高并发场景，并保证数据一致性。 **解题过程** 1. **问题分析** - 需要维护每个用户的总分

2025-11-28 05:56:32

排序算法之：Smoothsort（平滑排序）的堆构建与自适应性能分析

**排序算法之：Smoothsort（平滑排序）的堆构建与自适应性能分析** **题目描述** Smoothsort是一种由Edsger Dijkstra设计的自适应排序算法，它结合了堆排序的思想，但针对部分有序的输入数据能实现接近线性的时间复杂度。其核心在于使用一种特殊的堆结构——Leonardo堆，而非传统的二叉堆。题目要求深入理解Smoothsort的Leonardo堆构建过程，并分析其在最佳、最差和平均情况下的性能表现。 **解题过程循序渐进讲解** **步骤1：理解Leona

2025-11-28 04:28:09

排序算法之：比较计数排序（Comparison Counting Sort）的稳定版本实现与优化

**排序算法之：比较计数排序（Comparison Counting Sort）的稳定版本实现与优化** **题目描述** 比较计数排序是一种非基于比较的排序算法，其核心思想是：对于待排序数组中的每个元素，统计比它小的元素个数，从而确定其在有序数组中的位置。题目要求实现一个**稳定版本**的比较计数排序，确保相等元素的相对顺序在排序后保持不变，并分析其时间复杂度和空间复杂度。 --- **解题过程** **步骤1：理解基本比较计数排序** 基本比较计数排序的步骤如下： 1. 遍历数组

2025-11-27 20:56:06

排序算法之：Spread Sort（扩散排序）的分布优化策略与混合排序实现

**排序算法之：Spread Sort（扩散排序）的分布优化策略与混合排序实现** **题目描述** Spread Sort是一种结合了桶排序（Bucket Sort）、快速排序（QuickSort）和插入排序（Insertion Sort）的高效混合排序算法，专门针对实数（如浮点数或整数）的排序而设计。其核心思想是通过分布优化策略，将数据分散到多个桶中，使每个桶内的数据量尽可能均匀，再对每个桶分别排序，最终合并结果。题目要求理解Spread Sort的分桶策略、混合排序机制，并分析其时间

2025-11-27 20:29:10

排序算法之：Patience Sorting（耐心排序）的最长递增子序列应用与优化策略

**排序算法之：Patience Sorting（耐心排序）的最长递增子序列应用与优化策略** **题目描述** 给定一个整数数组 `nums`，使用耐心排序算法找出其最长递增子序列（Longest Increasing Subsequence, LIS）的长度。要求详细讲解耐心排序的原理、如何通过它求解 LIS 长度，并分析优化策略。 --- **解题过程** **1. 耐心排序的基本原理** 耐心排序是一种基于分组的排序算法，其核心思想是将元素依次分配到若干堆（pile）中，

2025-11-27 18:53:16

排序算法之：BogoSort 的改进版——Bozo Sort

**排序算法之：BogoSort 的改进版——Bozo Sort** **题目描述** Bozo Sort 是 Bogo Sort（猴子排序）的一种改进版本。Bogo Sort 通过随机打乱数组并检查是否有序来排序，其平均时间复杂度为 O(n!)。Bozo Sort 的改进在于：每次随机选择数组中的两个元素进行交换，然后检查数组是否有序。虽然最坏时间复杂度仍为 O(∞)，但实际平均性能略优于 Bogo Sort（尤其在小型数组上），因为单次交换比完全随机重排更可能接近有序状态。本题要求实现

2025-11-27 17:16:25

哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式实时游戏排行榜系统（支持分数更新和Top K查询）

**哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式实时游戏排行榜系统（支持分数更新和Top K查询）** **题目描述** 设计一个分布式实时游戏排行榜系统，需要支持以下操作： 1. 添加或更新玩家分数（玩家ID唯一） 2. 查询Top K高分玩家（按分数降序） 3. 支持高并发场景和分布式扩展 **解题步骤** 1. **系统需求分析** - 玩家分数频繁更新，需保证低延迟。 - Top K查询需高效（如实时显示前100名）。 - 数据量可能极大（数百万玩家），需分

2025-11-27 13:23:05

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