本文探讨如何设计和实现一个哈希映射，将多维度数据映射到唯一值，并支持根据维度前缀进行查询。 例如，函数f(a, b, c, ...)需要映射到一个唯一ID，同时还需要根据某个维度（例如a）的前缀，快速查找所有相关的映射结果。 f(a, b)和f(b, a)的结果不同。
传统哈希算法能解决映射问题，但要高效地实现前缀查询则需要更巧妙的设计。
方案一：两次查询
一种简单的方案是，先根据前缀查询所有包含该前缀的维度组合，然后对每个组合进行哈希映射计算。这种方法直观，但需要两次查询，效率较低。
方案二：预先存储关联映射
另一种方法是在计算f(a, b)的同时，也计算并存储f(a)的映射，并将两者关联起来。这样，查询f(a)时，可以直接获取所有相关结果。 这种方法需要更多的存储空间，但查询效率更高。
方案三：改进的哈希映射
除了以上两种方案，我们还可以考虑利用Java的HashMap和Stream API来优化实现。
Java实现示例：
首先，定义一个Dimension类来表示多维度数据，并重写hashCode()和equals()方法以确保哈希映射的正确性：
import java.util.Objects;
class Dimension {
String a, b, c;
// Getters and setters omitted for brevity
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(a, b, c);
}
@Override
public boolean equals(Object obj) {
if (this == obj) return true;
if (obj == null || getClass() != obj.getClass()) return false;
Dimension other = (Dimension) obj;
return Objects.equals(a, other.a) && Objects.equals(b, other.b) && Objects.equals(c, other.c);
}
}
然后，使用HashMap存储映射关系，并利用Stream API进行前缀查询：
import java.util.*;
import java.util.stream.*;
public class MultiDimensionMapping {
public static void main(String[] args) {
Map hashMap = new HashMap<>();
hashMap.put(new Dimension() {{ a = "a"; b = "b"; }}, "u1");
hashMap.put(new Dimension() {{ a = "a"; c = "c"; }}, "u2");
hashMap.put(new Dimension() {{ a = "x"; b = "y"; }}, "v1");
String prefix = "a";
String[] result = hashMap.entrySet().stream()
.filter(entry -> entry.getKey().a.equals(prefix))
.map(Map.Entry::getValue)
.toArray(String[]::new);
System.out.println(Arrays.toString(result)); // Output: [u1, u2]
}
}
这个示例代码展示了如何使用HashMap和Stream API高效地实现多维度到唯一值的映射，并根据维度前缀进行查询。 选择哪种方案取决于具体的应用场景和对空间和时间效率的要求。 如果查询频率远高于插入频率，方案二或方案三更有效；反之，方案一可能更简单易行。
