链式哈希，一致性哈希，倒排表

在普通的查询中，通过关键码的比较进行查找，而哈希是根据关键码直接定位到数据项

哈希冲突：同一个关键码经过哈希函数后指向同一个记录集

链式哈希

using namespace std;
#define M 13
typedef int KeyType;
//typedef struct
//{
//	KeyType key;
//	Record recptr;
//}Elemtype;
typedef struct HashNode
{
	HashNode* next;
	KeyType key;
} HashNode;
typedef struct
{
	HashNode* data[M];
	int cursize;
}HashTable;
HashNode* BuyNode()
{
	HashNode* s = (HashNode*)calloc(1, sizeof(HashNode));
	if (s == nullptr)exit(1);
	return s;
}
void FreeNode(HashNode*p)
{
	free(p);
}
void InitHashTable(HashTable* pht)
{
	assert(pht != nullptr);
	pht->cursize = 0;
	for (int i = 0; i < M; i++)
	{
		pht->data[i] = 0;
	}
}
int Hash(KeyType kx)
{
	return kx % M;
}
bool Insert(HashTable* pht, KeyType kx)
{
	assert(pht != nullptr);
	int pos = Hash(kx);
	HashNode* p = pht->data[pos];
	while (p != nullptr && p->key != kx)
	{
		p = p->next;
	}
	if (p != nullptr) return false;
	HashNode* s = BuyNode();
	s->key = kx;
	s->next = pht->data[pos];
	pht->data[pos] = s;
	pht->cursize += 1;
	return true;
}
void PrintHashTable(HashTable* pht)
{
	assert(pht != nullptr);
	for (int i = 0; i < M; i++)
	{
		cout << "桶编号：" << i << "->" << " ";
		HashNode* p = pht->data[i];
		while (p != nullptr)
		{
			cout << p->key << " ";
			p = p->next;
		}
		cout << endl;
	}
}
int main()
{
	KeyType ar[] = { 19,14,23,1,68,20,84,27,55,11,10,79};
	int n = sizeof(ar) / sizeof(ar[0]);
	HashTable ht;
	InitHashTable(&ht);
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		Insert(&ht, ar[i]);
	}
	PrintHashTable(&ht);
}

结果：

 删除

bool Remove(HashTable* pht, const KeyType kx)
{
	if (pht == nullptr) { return false; }
	int pos = Hash(kx);
	HashNode* p = pht->data[pos];
	HashNode* ptr = nullptr;
	while (p != nullptr && p->key != kx)
	{
		ptr = p;
		p = p->next;
	}
	if (p == nullptr) { return false; }
	if (ptr == nullptr)
	{
		pht->data[pos] = p->next;
		free(p);
		p = nullptr;
	}
	else
	{
		ptr->next = p->next;
		free(p);
		p = nullptr;
	}
	pht->cursize -= 1;
	return true;
}

一致性哈希

 采用虚拟节点的方式，解决了添加和删除物理节点时，资源分配会不均匀的问题。

倒排表

到排表是搜索引擎的核心架构

假设我们爬取了4个文档，里面的内容如下

基于4个文档，写出我们的词库 [我们，今天，运动，昨天，上，课，什么]
统计词库中的每个单词出现在哪些文档中，显然 我们 出现在[doc1,doc2] 中

这样我们就可以把文档以到排表的方式存储了，这样做有什么优点呢？？？
假如用户输入：我们 上课
如果没有到排表，则只能一篇一篇的去搜索文档中 是否既包含我们又包含上课，这样复杂度太高了
有了到排表：我们知道 我们[Doc1, Doc2], 上 [ Doc3,Doc4], 课[Doc3,Doc4], 如果有交集，我们可以直接返回交集，如果没有交集，那么直接返回
并集[ Doc1,Doc2, Doc3,Doc4]

 倒排的优缺点和正排的优缺点整好相反。
所有正排的【优点】易维护；【缺点】搜索的耗时太长。
倒排【缺点】在构建索引的时候较为耗时且维护成本较高；【优点】搜索耗时短（在处理复杂的多关键字查询时，可在倒排表中先完成查询的交、并等逻辑运算，得到结果后再对记录进行存取。这样不必对每个记录随机存取，把对记录的查询转换为地址集合的运算，从而提高查找速度）。
 

template
class InvIndex : public map>
{
public:
	vector> docs;
public:
	void add(vector& doc)
	{
		docs.push_back(doc);
		int curDocID = docs.size();
		for (int i = 0; i < doc.size(); i++)
		{
			typename map >::iterator it;
			it = this->find(doc[i]);
			if (it == this->end())
			{
				list newlist;
				(*this)[doc[i]] = newlist;
				it = this->find(doc[i]);
			}
			it->second.push_back(curDocID);
		}
	}
};
int main()
{
	string d1_tmp[] = { "杨和平","按泽鹏","殷培文","谢家桥","释小龙" };
	int n = sizeof(d1_tmp) / sizeof(d1_tmp[0]);
	vectord1(d1_tmp, d1_tmp + n);
	string d2_tmp[] = { "杨和平","里加长","房价想","谢家桥","冬温慧" };
	n = sizeof(d2_tmp) / sizeof(d2_tmp[0]);
	vectord2(d2_tmp, d2_tmp + n);
	string d3_tmp[] = { "释小龙","按泽鹏","殷培文","里加长","样变变" };
	n = sizeof(d3_tmp) / sizeof(d3_tmp[0]);
	vectord3(d1_tmp, d1_tmp + n);
	string d4_tmp[] = { "杨和平","房价想","殷培文","谢家桥","作结" };
	n = sizeof(d4_tmp) / sizeof(d4_tmp[0]);
	vectord4(d4_tmp, d4_tmp + n);
	std::shared_ptr>inv(new InvIndex());
	inv->add(d1);
	inv->add(d2);
	inv->add(d3);
	inv->add(d4);
    return 0;
}