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与数据开发或者数据平台搭建有关的数据结构算法（Python实现）

1. 哈希表 (Hash Table)

1. 场景：

• 数据查找：数据平台中经常需要快速查找用户数据或查询日志等，哈希表可以将查找的时间复杂度降到 O(1)。
• 缓存系统：许多分布式系统如 Redis、Memcached 使用哈希表来实现高效的缓存机制。

2. 示例：设计简单的哈希表

class HashMap:
    def __init__(self):
        self.size = 1000
        self.table = [None] * self.size

    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def put(self, key, value):
        idx = self._hash(key)
        if not self.table[idx]:
            self.table[idx] = []
        for i, kv in enumerate(self.table[idx]):
            if kv[0] == key:
                self.table[idx][i] = (key, value)
                return
        self.table[idx].append((key, value))

    def get(self, key):
        idx = self._hash(key)
        if not self.table[idx]:
            return -1
        for kv in self.table[idx]:
            if kv[0] == key:
                return kv[1]
        return -1

    def remove(self, key):
        idx = self._hash(key)
        if not self.table[idx]:
            return
        for i, kv in enumerate(self.table[idx]):
            if kv[0] == key:
                del self.table[idx][i]
                return

# 测试
hash_map = HashMap()
hash_map.put("name", "Alice")
print(hash_map.get("name"))  # 输出 'Alice'
hash_map.remove("name")
print(hash_map.get("name"))  # 输出 -1

2. 布隆过滤器 (Bloom Filter)

1. 场景：

• 去重：用于快速检测某个数据是否存在，布隆过滤器非常适合用于防止重复数据导入。
• 大规模数据集查询：布隆过滤器常用于大型数据系统中进行快速的存在性查询，虽然会有一定的误判率，但非常节省空间。

2. 示例：实现一个简单的布隆过滤器

from bitarray import bitarray
import mmh3

class BloomFilter:
    def __init__(self, size, hash_count):
        self.size = size
        self.hash_count = hash_count
        self.bit_array = bitarray(size)
        self.bit_array.setall(0)

    def add(self, item):
        for i in range(self.hash_count):
            digest = mmh3.hash(item, i) % self.size
            self.bit_array[digest] = True

    def check(self, item):
        for i in range(self.hash_count):
            digest = mmh3.hash(item, i) % self.size
            if self.bit_array[digest] == False:
                return False
        return True

# 测试
bloom = BloomFilter(1000, 10)
bloom.add("data_platform")
print(bloom.check("data_platform"))  # 输出 True
print(bloom.check("other_data"))     # 输出 False

3. 并查集 (Union-Find)

1. 场景：

• 集群节点合并：在分布式系统中，经常需要进行动态的节点管理或节点分配，使用并查集可以高效处理集群间的连接和合并问题。
• 社交网络中的关系图计算：用于确定两个用户是否属于同一个社交网络。

2. 示例：实现并查集

class UnionFind:
    def __init__(self, size):
        self.parent = list(range(size))
        self.rank = [1] * size

    def find(self, p):
        if self.parent[p] != p:
            self.parent[p] = self.find(self.parent[p])
        return self.parent[p]

    def union(self, p, q):
        rootP = self.find(p)
        rootQ = self.find(q)

        if rootP != rootQ:
            if self.rank[rootP] > self.rank[rootQ]:
                self.parent[rootQ] = rootP
            elif self.rank[rootP] < self.rank[rootQ]:
                self.parent[rootP] = rootQ
            else:
                self.parent[rootQ] = rootP
                self.rank[rootP] += 1

# 测试
uf = UnionFind(10)
uf.union(1, 2)
uf.union(2, 3)
print(uf.find(1) == uf.find(3))  # 输出 True
print(uf.find(1) == uf.find(4))  # 输出 False

4. Trie 树 (前缀树)

1. 场景：

• 字符串匹配与前缀查询：Trie 在数据平台的搜索系统中应用广泛，用于快速检索带有相同前缀的字符串（如自动补全、关键词推荐）。
• 日志分析：可以用于对查询日志进行前缀分析，帮助优化查询系统。

2. 示例：Trie 的实现

class TrieNode:
    def __init__(self):
        self.children = {}
        self.is_end_of_word = False

class Trie:
    def __init__(self):
        self.root = TrieNode()

    def insert(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                node.children[char] = TrieNode()
            node = node.children[char]
        node.is_end_of_word = True

    def search(self, word):
        node = self.root
        for char in word:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return node.is_end_of_word

    def starts_with(self, prefix):
        node = self.root
        for char in prefix:
            if char not in node.children:
                return False
            node = node.children[char]
        return True

# 测试
trie = Trie()
trie.insert("data")
trie.insert("database")
print(trie.search("data"))      # 输出 True
print(trie.search("dat"))       # 输出 False
print(trie.starts_with("dat"))  # 输出 True

5. 分布式一致性算法（如 Paxos 和 Raft）

1. 场景：

• 分布式系统一致性：在分布式数据平台中，需要确保多个节点在同一个时刻对于某个数据的一致性，Paxos 和 Raft 是常用的分布式一致性算法。
• 分布式数据库管理：这些算法可以帮助多个数据库实例在数据更新时保持同步。

由于 Paxos 和 Raft 的实现比较复杂，面试中更多的是测试对这些算法的理解，而不要求实现。但可以了解它们的基本工作原理，比如：

• Paxos：通过提出者、接受者和学习者来决定某个值在一组分布式节点中的共识。
• Raft：通过领导选举、日志复制和一致性检查确保所有节点在分布式系统中的同步。

6. 堆 (Heap)

1. 场景：

• 数据流中的Top-K 问题：在流处理系统中，堆用于维护流中前 K 大或者前 K 小的元素。
• 任务调度：堆可以高效管理任务队列，通过最小堆或最大堆管理任务的优先级。

2. 示例：最大堆实现 Top-K 问题

import heapq

def find_top_k(nums, k):
    return heapq.nlargest(k, nums)

# 测试
nums = [3, 1, 5, 12, 2, 11]
k = 3
print(f"Top {k} numbers: {find_top_k(nums, k)}")  # 输出 [12, 11, 5]

7. 图的最短路径算法 (Dijkstra 和 Bellman-Ford)

1. 场景：

• 分布式网络中的路径优化：用于在分布式网络中查找不同节点间的最短路径，优化数据传输路径。
• 物流或任务调度：在数据平台中用于优化任务调度的最优执行路径。

2. 示例：Dijkstra 算法

import heapq

def dijkstra(graph, start):
    min_heap = [(0, start)]  # (distance, node)
    distances = {node: float('inf') for node in graph}
    distances[start] = 0
    
    while min_heap:
        current_dist, current_node = heapq.heappop(min_heap)
        
        if current_dist > distances[current_node]:
            continue
        
        for neighbor, weight in graph[current_node].items():
            distance = current_dist + weight
            
            if distance < distances[neighbor]:
                distances[neighbor] = distance
                heapq.heappush(min_heap, (distance, neighbor))