字典树-Phone List及清空字典树(避免Memory Limit Exceeded)

该博客讨论如何检查电话号码列表是否一致,即没有一个号码是另一个号码的前缀。通过给出的输入输出示例解释了检查过程,并强调在处理多组测试时需释放字典树内存以避免内存限制。

Given a list of phone numbers, determine if it is consistent in the sense that no number is the prefix of another. Let’s say the phone catalogue listed these numbers:
1.Emergency 911
2.Alice 97 625 999
3.Bob 91 12 54 26
In this case, it’s not possible to call Bob, because the central would direct your call to the emergency line as soon as you had dialled the first three digits of Bob’s phone number. So this list would not be consistent.
Input
The first line of input gives a single integer, 1 <= t <= 40, the number of test cases. Each test case starts with n, the number of phone numbers, on a separate line, 1 <= n <= 10000. Then follows n lines with one unique phone number on each line. A phone number is a sequence of at most ten digits.
Output
For each test case, output “YES” if the list is consistent, or “NO” otherwise.
Sample Input
2
3
911
97625999
91125426
5
113
12340
123440
12345
98346
Sample Output
NO
YES

有t(1<=t<=40)组测试,每组测试有n(1<=n<=10000)个电话号码,电话号码最长为10,判断有无电话号码前面部分(从第一个数字开始算)的数字为另一个电话号码,有则输出NO
运行例子:
2
2
123456
12345
NO
2
123456
456
YES
第一组第一个号码123456前面5个数字包含第二个号码12345,则输出NO
第二组第一个号码123456虽然包括456但前面还有123,即输出YES
每组测试要释放字典树的空间,否则重复申请空间会导致超出内存限制

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
struct tree
{
	bool e;//号码结尾
	tree *n[10];//下一个数字,下标1-9对应号码的数字1-9
	tree()
	{
		e=false;//非结尾时为false
		memset(n,NULL,sizeof(n));
	}
};
bool inser(char[],int,tree*);//将号码输入字典树
void init(tree*);//释放空间
int main()
{
	int t,n;
	char p[11];
	bool b;
	cin>>t;
	while(t--)
	{
		tree *root=new tree;
		b=false;
		cin>>n;
		while(n--)
		{
			cin>>p;
			if(!b)b=inser(p,strlen(p),root);//如果已发现包含便不再需要输入字典树
		}
		if(!b)cout<<"YES\n";
		else cout<<"NO\n";
		init(root);
	}
	return 0;
}
bool inser(char p[] ,int l,tree *root)
{
	int i,j;
	bool b=false;//记录这次输入是否有申请新空间,即之前有无出现过这种号码,无则为false
	tree *branch=root;
	for(i=0;i<l;i++)
	{
		j=p[i]-'0';
		if(branch->n[j]==NULL)
		{
			branch->n[j]=new tree;
			b=true;
		}
		branch=branch->n[j];
		if(branch->e)return true;//遇到之前的号码的尾数则说明包含了之前的号码
	}
	branch->e=true;
	if(b)return false;//没有申请新空间说明该号码的所有数字对应的空间在之前都被另一个号码申请了,该号码被包含
	else return true;
}
void init(tree *root)
{
	int i;
	tree *branch=root;
	for(i=0;i<=9;i++)
		if(branch->n[i]!=NULL)init(branch->n[i]);//递到最远处再释放回分岔点,再递到另一条最远处再释放回来,直到分岔点为根
	delete root;
}
<think>我们正在讨论的是解决“Queryexceededper-nodeusermemorylimitof2GB”错误的问题。这个错误通常发生在分布式数据库(如Presto、Trino等)中,当单个节点上的查询使用的内存超过了预设的限制(这里是2GB)时出现。###问题分析1.**错误原因**:查询在单个节点上消耗的内存超过了2GB的限制。2.**可能的原因**:-查询涉及处理大量数据(如大表连接、分组聚合等)。-数据倾斜(某些节点处理的数据远多于其他节点)。-内存设置过低,不适合当前查询负载。###解决方法####1.增加内存限制(如果可行)如果集群资源允许,可以尝试增加每个节点的用户内存限制。例如,在Presto/Trino中,可以通过修改配置属性`query.max-memory-per-node`(或者类似配置,具体名称可能因版本而异)来实现。但是,这种方法受限于物理内存,且可能影响其他查询。####2.优化查询-**减少处理的数据量**:-使用`WHERE`子句过滤不必要的数据。-提前聚合数据(例如,使用物化视图)。-避免`SELECT*`,只选择需要的列。-**优化连接操作**:-确保连接键的数据类型一致,避免隐式转换。-将大表连接改为广播连接(如果小表足够小)或重新分区连接(避免数据倾斜)。-使用分桶表(BucketedTable)来优化连接和聚合。-**避免笛卡尔积**:确保连接条件正确,避免意外的笛卡尔积。-**使用近似聚合函数**:如`approx_distinct()`代替`COUNT(DISTINCT)`,以减少内存使用。####3.处理数据倾斜-**识别倾斜键**:通过预先查询检查是否有某些键的值特别多。-**对倾斜键特殊处理**:-将倾斜键单独处理(例如,将大键拆分到多个键)。-在分组或连接时添加随机后缀,将数据分散到多个节点。####4.调整配置参数-增加集群资源(如节点内存)。-调整以下参数(具体参数名称取决于使用的分布式查询引擎):-`query.max-memory`:整个查询的最大内存。-`query.max-memory-per-node`:每个节点的最大内存。-`memory.heap-headroom-per-node`:每个节点的堆外内存预留(防止OOM)。-注意:增加内存设置需要确保物理内存足够,否则可能导致节点崩溃。####5.使用磁盘溢出(SpilltoDisk)如果查询引擎支持,可以启用磁盘溢出功能。当内存不足时,将部分数据写入磁盘。例如,在Presto中,可以设置:-`spill-enabled=true`-`spill-order-by=true`(针对排序溢出)-`spill-window-operator=true`(针对窗口函数溢出)但注意,磁盘溢出会降低性能。####6.升级硬件或增加节点如果以上方法都不能解决问题,可能需要考虑增加集群节点数量或升级节点内存。###实施步骤1.**分析查询**:检查查询计划,找出消耗内存最多的部分。2.**尝试优化查询**:应用上述优化方法。3.**调整配置**:在测试环境中逐步调整配置参数,观察效果。4.**监控**:在调整过程中监控内存使用情况,避免配置过高导致节点不稳定。###示例:优化分组聚合查询假设有一个分组聚合查询:```sqlSELECTuser_id,COUNT(*)FROMlarge_tableGROUPBYuser_id;```如果`user_id`存在数据倾斜(某些用户有大量记录),可以尝试:```sql--方法1:使用近似聚合(如果可接受近似结果)SELECTuser_id,approx_distinct_count(some_column)FROMlarge_tableGROUPBYuser_id;--方法2:将倾斜键拆分SELECTuser_id||'_'||CAST(floor(rand()*5)ASVARCHAR)asnew_key,COUNT(*)FROMlarge_tableGROUPBYuser_id||'_'||CAST(floor(rand()*5)ASVARCHAR);```注意:方法2需要后续合并拆分键的结果。###引用说明在分布式查询引擎中,内存管理是一个复杂的问题,通常需要结合查询优化和配置调整来解决[^1]。§§相关问题§§1.如何识别导致内存溢出的具体查询步骤?2.在分布式数据库中,如何监控节点的内存使用情况?3.除了内存限制,还有哪些常见的查询失败原因?4.如何配置Presto/Trino的磁盘溢出功能?</think>### 解决“Query exceeded per-node user memory limit of 2GB”问题 此错误表明分布式查询引擎(如Presto/Trino)中单个节点的内存使用超过2GB限制。以下是系统化解决方案: #### 1. **优化查询逻辑** - **减少数据集大小** 添加过滤条件缩小处理范围: ```sql SELECT * FROM large_table WHERE date > '2023-01-01' -- 增加时间范围限制 ``` - **避免全字段查询** 明确指定所需列而非`SELECT *`: ```sql SELECT id, name FROM users -- 仅选择必要字段 ``` - **分阶段聚合** 将复杂聚合拆分为多步骤: ```sql CREATE TEMP TABLE stage1 AS SELECT category, SUM(sales) AS total FROM transactions GROUP BY category; SELECT AVG(total) FROM stage1; -- 二次聚合 ``` #### 2. **调整内存配置** - **单节点内存上限** 修改配置文件(Presto示例): ```properties # config.properties query.max-memory-per-node=4GB # 提升至4GB(需物理内存支持) ``` 注意:需同步调整`query.max-total-memory-per-node`[^1] - **启用磁盘溢出(Spill to Disk)** 当内存不足时将中间结果写入磁盘: ```properties spill-enabled=true spill-order-by=true ``` #### 3. **解决数据倾斜问题** - **检测倾斜键值** 先分析数据分布: ```sql SELECT user_id, COUNT(*) AS cnt FROM logs GROUP BY user_id ORDER BY cnt DESC LIMIT 10; ``` - **倾斜键值拆分** 对热点数据添加随机后缀: ```sql SELECT user_id || '_' || CAST(rand()*10 AS INT) AS bucket_key, SUM(value) FROM skewed_table GROUP BY 1 -- 分散到不同处理节点 ``` #### 4. **架构级优化** - **预聚合数据** 创建物化视图预先计算: ```sql CREATE MATERIALIZED VIEW daily_summary AS SELECT date, SUM(amount) FROM sales GROUP BY date; ``` - **分区表设计** 按日期/类别分区减少扫描量: ```sql CREATE TABLE events ( id BIGINT, event_time TIMESTAMP ) WITH (partitioning = ARRAY['month(event_time)']); ``` #### 5. **资源监控与诊断** - **实时监控工具** 使用Presto Web UI或Grafana监控: - `QueryStats`中的`peakUserMemoryReservation` - `OperatorStats`识别内存消耗高的算子 - **EXPLAIN分析** 查看查询计划: ```sql EXPLAIN (TYPE DISTRIBUTED) SELECT ... FROM ... -- 识别可能的内存瓶颈点 ``` > **关键原则**:优先优化查询和数据结构,其次调整配置。若必须提升内存限制,需确保集群物理内存充足,避免触发OOM[^1]。 --- ###
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