哈希算法题目：设计一个基于哈希的分布式配置中心（支持版本控制和回滚）

题目描述：
设计一个分布式配置中心系统，用于存储和管理应用程序的配置信息。系统需要支持以下操作：

1. 添加配置（key, value, version）
2. 获取指定key的最新配置
3. 获取指定key和版本的配置
4. 回滚到指定key的某个版本
5. 删除指定key的所有配置

要求实现高效的配置存储、版本管理和快速回滚功能。

解题过程：

第一步：分析需求和数据模型

• 每个配置项包含key、value和版本号
• 需要支持多版本存储和快速版本查询
• 回滚操作需要能够快速切换到指定版本

数据结构设计：

class ConfigCenter:
    def __init__(self):
        # 存储每个key的最新版本配置
        self.latest_configs = {}
        # 存储每个key的所有版本配置，key -> {version: value}
        self.version_history = {}
        # 记录每个key的当前版本号
        self.current_versions = {}

第二步：实现添加配置操作

def add_config(self, key: str, value: str, version: int) -> None:
    # 检查版本号是否有效（必须大于当前版本）
    if key in self.current_versions and version <= self.current_versions[key]:
        raise ValueError("版本号必须大于当前版本")
    
    # 更新最新配置
    self.latest_configs[key] = value
    self.current_versions[key] = version
    
    # 保存版本历史
    if key not in self.version_history:
        self.version_history[key] = {}
    self.version_history[key][version] = value

第三步：实现获取配置操作

def get_latest_config(self, key: str) -> str:
    if key not in self.latest_configs:
        raise KeyError(f"配置键 {key} 不存在")
    return self.latest_configs[key]

def get_config_by_version(self, key: str, version: int) -> str:
    if (key not in self.version_history or 
        version not in self.version_history[key]):
        raise KeyError(f"配置键 {key} 的版本 {version} 不存在")
    return self.version_history[key][version]

第四步：实现回滚操作

def rollback_config(self, key: str, target_version: int) -> bool:
    if (key not in self.version_history or 
        target_version not in self.version_history[key]):
        return False
    
    # 获取目标版本的值
    target_value = self.version_history[key][target_version]
    
    # 创建新的版本（当前版本+1）
    new_version = self.current_versions[key] + 1
    
    # 添加新版本配置（实现回滚）
    self.add_config(key, target_value, new_version)
    return True

第五步：实现删除操作

def delete_config(self, key: str) -> bool:
    if key not in self.latest_configs:
        return False
    
    # 删除所有相关数据
    del self.latest_configs[key]
    del self.current_versions[key]
    del self.version_history[key]
    
    return True

第六步：优化设计考虑分布式环境
在分布式环境中，我们需要考虑：

1. 数据分片：根据key的哈希值进行分片存储
2. 一致性哈希：确保节点增减时的数据迁移最小化
3. 副本机制：保证数据可靠性

扩展实现：

class DistributedConfigCenter:
    def __init__(self, num_shards=10):
        self.num_shards = num_shards
        self.shards = [ConfigCenter() for _ in range(num_shards)]
    
    def _get_shard(self, key: str) -> ConfigCenter:
        # 使用哈希函数确定数据分片
        shard_index = hash(key) % self.num_shards
        return self.shards[shard_index]
    
    def add_config(self, key: str, value: str, version: int) -> None:
        shard = self._get_shard(key)
        return shard.add_config(key, value, version)
    
    # 其他方法类似，通过_get_shard路由到对应的分片

第七步：性能分析

• 添加配置：O(1) 时间复杂度
• 获取配置：O(1) 时间复杂度
• 回滚操作：O(1) 时间复杂度
• 空间复杂度：O(N×V)，其中N是key数量，V是平均版本数

这个设计通过哈希表实现了高效的配置管理，支持版本控制和快速回滚，适合分布式环境下的配置管理需求。