用map做桶

本文介绍了一种利用哈希映射(STL中的map)解决寻找数对差值为K的问题。在给定整数集合和目标差值K的情况下,通过map存储每个数出现的频率,从而高效地计算出满足条件的数对数量。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

哈理工院团队赛I题:

Description :
Given N integers, count the number of pairs of integers whose difference is K.

Input Input contains multiple test cases. For each test case , the first line contains N and K. The second line contains N numbers of the set. 2<=N<=10^5 0

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>
#include<queue>
#include<iostream>
#include<string>
#include<math.h>
#include<map>
#include<algorithm>
using namespace std;
long long int a[100001];//为了防止数据超范围全部都开成了long long 。
int main()
{

    long long int x,y;
    while(scanf("%lld%lld",&x,&y)==2)
    {
        map<long long int,long long int>m;
        for(long long int i=1;i<=x;i++)
        {
            scanf("%lld",&a[i]);
            m[a[i]]++;
        }
        long long int sum=0;
        for(long long int i=1;i<=x;i++)
        {
            sum+=m[a[i]+y];
        }
        printf("%lld\n",sum);
    }
}
<think>嗯,用户问的是如何在Hive中实现分Map Join示例及用法。首先,我需要回忆一下Hive的Map Join和分表的相关知识。根据引用[2],Map Join是将小表直接分发到各个Map进程的内存中,避免Reduce阶段,这样可以提高速度。而分表则是将数据按照某个字段的哈希值分成多个,这样在处理连接时,如果两个表都是分的,并且分的字段和数量相同,Hive可以利用这个结构进行更高效的Map-side Join,如引用[3]和[4]提到的。 那分Map Join的具体步骤应该是怎样的呢?首先,用户需要确保两个表都是分表,并且分的字段是连接键,的数量也相同。然后,在创建表的时候使用CLUSTERED BY子句指定分字段和数量。接下来,在查询时设置相关的Hive参数,比如启用自动Map Join转换,设置小表的阈值等。最后,执行JOIN查询时,Hive会自动优化为Map Join,利用分的特性提升性能。 需要注意的是,分字段必须是JOIN的键,否则无法利用分的优势。另外,分的数量要相等,这样才能保证对应的Map阶段进行匹配。还有,分Map Join在处理大表和大表连接时可能更有效,但需要确保其中至少一个表足够小以适应内存,或者通过分减少数据量。 可能用户还想知道具体的示例代码,比如如何创建分表,如何设置参数,以及如何编写查询语句。同时,用户可能关心优化后的效果,比如性能提升多少,或者有哪些常见问题需要注意,比如数据倾斜或者分不正确导致的性能下降。 还有,引用[4]提到如果a表和b表已经是分表,并且分字段是id,那么JOIN时可能不需要全表笛卡尔积,而是可以直接在Map端处理对应的。这进一步说明了分在优化连接操作中的作用。 总结一下,回答应该包括分Map Join的实现条件、具体步骤、示例代码以及相关注意事项。同时,根据用户的要求生成相关问题,比如分表创建方法、参数调优、适用场景等,这样用户可以有更全面的了解。</think>### Hive 分 Map Join 实现方法及示例 分 Map Join 结合了分表的特性与 Map Join 的高效性,适用于大表与大表的连接场景。以下是实现步骤和示例: --- #### **实现条件** 1. **分对齐**:两表需为分表,且满足: - 分字段必须为 JOIN 的关联键 - 分数量相同(如均为 4 个) 2. **优化参数**:需开启 Hive 的优化配置 --- #### **具体步骤** 1. **创建分表** 使用 `CLUSTERED BY` 指定分字段及数量: ```sql -- 创建分表 orders(按 user_id 分4个) CREATE TABLE orders ( order_id INT, user_id INT, amount DOUBLE ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 4 BUCKETS; -- 创建分表 users(按 user_id 分4个) CREATE TABLE users ( user_id INT, name STRING ) CLUSTERED BY (user_id) INTO 4 BUCKETS; ``` 2. **启用 Map Join 优化** 在查询前设置参数: ```sql SET hive.auto.convert.join = true; -- 自动转Map Join SET hive.optimize.bucketmapjoin = true; -- 启用分优化 SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size = 512000000; -- 小表阈值(约500MB) ``` 3. **执行分 Map Join 查询** ```sql SELECT /*+ MAPJOIN(users) */ o.order_id, u.name, o.amount FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.user_id; ``` --- #### **原理说明** - **分对齐**:相同 `user_id` 的数据会被分配到相同编号的中,Map 阶段直接匹配对应的数据,避免全表扫描[^3]。 - **内存优化**:若其中一个分表的数据量足够小(如 `users` 表),可直接加载到内存实现 Map Join[^2]。 - **性能提升**:相比普通 Reduce Join,省去了 Shuffle 和 Reduce 阶段的开销[^1]。 --- #### **注意事项** 1. **数据倾斜**:若分字段分布不均,可能导致部分 Map Task 负载过高 2. **参数调优**:根据集群内存调整 `hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size` 3. **分验证**:可通过 `DESCRIBE FORMATTED table_name` 检查分配置 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值