用hash_map统计出现次数最多的前N个URL

海量数据统计频率最高词汇的常规办法之一是先通过一个hash函数处理数据然后取模N，拆分为N个小文件，对每一个小文件进行词频统计和排序处理，然后归并N个小文件取频率最大的M个数。

下面程序是利用hash_map处理小文件词频的实现（堆排序部分的代码没加上，可以参见http://blog.csdn.net/wodet/article/details/16948511）

关于hash_map和map的选择使用有几点注意的，hash_map是hash表的形式实现的，map是红黑树的结构，时间复杂度前者为N*(logN)，后者为O(log2N)以内.从稳定性来说map占优,从平均性能来看hash_map占优，还有hash_map目前没有纳入C++标准库，但是各个版本的STL都提供了实现。具体情况具体选择咯。。

#include 
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#include 
#include 

using namespace std;

class HashFunction {
public:
	size_t operator()(const string& s) const {
	unsigned long __h=0;
	for(size_t i=0;i HashMap;



int main(int argc, char* argv[]) {
	printf("%s","-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=hash_map测试-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=\n");
	HashMap obj;
	/*
	obj["10010"]="联通客服";
	obj["10086"]="移动客服";
	obj["1368351111"]="电话号码";
	obj["123456"]="你的密码";
	*/
	//构造关键字与次数的hash_map，即统计词频
	int ai[]={22,41,22,46,13,13,22,44,44};
	for(int i=0;i<9;i++) {
		char aa[12]={0};
		sprintf(aa,"%d",ai[i]);
		obj[aa]++;
		cout<first.c_str());
	stmp[j].count=itor->second;
	cout<