算法问题汇总

一、当两个不同的数经过哈希函数计算后得到了同一个结果，即他们会被映射到哈希表的同一个位置时，即称为发生了哈希冲突。那么两个相同的数计算后结果应该如何呢

在使用哈希函数时，如果两个不同的数经过计算后得到了相同的哈希值，我们称之为哈希冲突。哈希冲突是一种常见现象，因为哈希函数通常是将一个任意长度的输入映射到固定长度的输出，很难避免。

而无论是两个不同的数还是两个相同的数，当它们经过哈希函数计算后得到的结果相同时，都会被映射到哈希表的同一个位置上，即存储在同一个桶中。这也是哈希函数在处理数据时可靠性的一个重要保证：相同的输入总是会得到相同的输出。

在哈希表中，发生哈希冲突时，通常会采用开放地址法或链式法来解决。其中，开放地址法是指继续寻找哈希表中未被占用的位置来存储冲突的元素，而链式法则是在哈希表每个位置上维护一个链表，将哈希值相同的元素存储在同一个链表中。

总之，哈希冲突是一种常见的现象，但是通过合适的解决方案，我们可以在哈希表中高效地存储和查找数据。

二、使用bitmap实现千万数据去重

使用位图（Bitmap）数据结构可以高效地进行千万级别的数据去重操作。下面是详细的思路和Java代码示例。

1. 创建一个位图数组：根据需要去重的数据范围确定位图数组的长度，通常使用整型数组作为位图数组。假设需要去重的数据范围是0~99999999，那么位图数组的长度应为100000000/32=3125000（每个整数占32位）。
2. 初始化位图数组：将位图数组中的所有位都初始化为0。
3. 遍历要去重的数据集合：将每个数据对应的位图位置置为1。
4. 去重操作：再次遍历要去重的数据集合，查找位图数组对应位置的值是否为1，如果为1则表示该数据已经存在，需要进行去重处理。

下面是Java代码示例：

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class BitmapDeduplication {
   public static void main(String[] args) {
       List<Integer> data = generateData(); // 生成要去重的数据集合

       int maxNum = 99999999; // 数据范围的最大值
       int[] bitmap = new int[maxNum / 32 + 1]; // 位图数组

       // 初始化位图数组
       for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
           int num = data.get(i);
           int index = num / 32;
           int bitPos = num % 32;
           bitmap[index] |= (1 << bitPos);
       }

       // 去重操作
       List<Integer> deduplicatedData = new ArrayList<>();
       for (int i = 0; i < data.size(); i++) {
           int num = data.get(i);
           int index = num / 32;
           int bitPos = num % 32;
           if ((bitmap[index] & (1 << bitPos)) == 0) {
               deduplicatedData.add(num);
               bitmap[index] |= (1 << bitPos);
           }
       }

       // 打印去重后的结果
       System.out.println("去重前数据数量：" + data.size());
       System.out.println("去重后数据数量：" + deduplicatedData.size());
       System.out.println("去重后的数据：" + deduplicatedData);
   }

   // 生成要去重的数据集合
   private static List<Integer> generateData() {
       List<Integer> data = new ArrayList<>();
       for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
           data.add((int) (Math.random() * 100000000));
       }
       return data;
   }
}

通过随机生成数据模拟