Golang 程序实现并发哈希 trie
并发对于现代编程至关重要，因为它可以在多核系统中有效利用资源。哈希 trie 是关联数据结构，可同时提供可扩展且线程安全的大量数据处理。在本文中，我们将学习在 go 中实现并发哈希 trie，这里的实现意味着我们将演示在哈希 trie 数据结构上插入、更新和删除等操作。
解释
并发哈希 trie 作为一种数据结构结合了哈希映射的优点，并尝试允许多个线程同时访问和修改与相关数据相关的权限。它可以有效地处理数据分布，并在存储效率和并发控制之间提供平衡。
这是一个简单的并发哈希 trie 的表示:
Root ├─ Hash Bucket 1 │ ├─ Key: "apple", Value: 5 │ └─ Key: "apricot", Value: 7 ├─ Hash Bucket 2 │ ├─ Key: "banana", Value: 10 └─ Hash Bucket 3 ├─ Key: "cherry", Value: 3 ├─ Key: "coconut", Value: 8 └─ Key: "grape", Value: 6
上图显示了具有 1 个根和 3 个哈希桶的树结构。每个哈希桶中都有一个键值对。键代表一个唯一的名称，并具有与之关联的值，例如:键 apple 与值 5 相关联。此结构用于实现哈希表，从而借助键高效地检索数据。
语法
func displayTrie(node *Node, indent string)
该语法表示一种称为 displayTrie 的方法，它以类似 trie 的结构递归打印节点的值和键，有助于可视化数据的结构。
算法
首先初始化哈希 trie 的根。
对于插入，对键进行哈希处理以找到适当的节点，然后锁定节点的互斥锁。
对于查找，对键进行哈希处理以定位节点，读取其值，然后释放互斥锁。
要更新键值对，请对键进行哈希处理，锁定节点，然后修改值。
要删除，请对键进行哈希处理，锁定节点，然后将其从 trie 中删除。
示例 1
在此示例中，我们将在 Go 中实现并发哈希 trie，我们使用 `Node` 结构构建具有并发控制的哈希 trie 数据结构来表示具有整数值和子节点的 trie 节点。`sync.RWMutex` 确保并发安全访问，而 `displayTrie` 函数打印 trie 的结构。在 `main` 中，创建一个根节点，然后使用锁插入节点，查找、更新和删除值。
package main
import (
"fmt"
"sync"
)
type Node struct {
value int
children map[string]*Node
mutex sync.RWMutex
}
func displayTrie(root *Node) {
fmt.Println("Hash Trie:")
displayTrieHelper(root, "")
}
func displayTrieHelper(node *Node, indent string) {
fmt.Printf("%sValue: %d\n", indent, node.value)
for key, child := range node.children {
fmt.Printf("%sKey: %s\n", indent+" ", key)
displayTrieHelper(child, indent+" ")
}
}
func main() {
root := &Node{children: make(map[string]*Node)}
root.mutex.Lock()
root.children["apple"] = &Node{value: 5}
root.mutex.Unlock()
displayTrie(root)
root.mutex.RLock()
if node, ok := root.children["apple"]; ok {
fmt.Println("Lookup - Value of 'apple':", node.value)
}
root.mutex.RUnlock()
root.mutex.Lock()
if node, ok := root.children["apple"]; ok {
node.value = 10
fmt.Println("Update - Value of 'apple' updated to:", node.value)
}
root.mutex.Unlock()
displayTrie(root)
root.mutex.Lock()
delete(root.children, "apple")
fmt.Println("Deletion - 'apple' node removed")
root.mutex.Unlock()
displayTrie(root)
}
输出
Hash Trie: Value: 0 Key: apple Value: 5 Lookup - Value of 'apple': 5 Update - Value of 'apple' updated to: 10 Hash Trie: Value: 0 Key: apple Value: 10 Deletion - 'apple' node removed Hash Trie: Value: 0
示例 2
在此示例中，我们使用 Node 结构构建启用并发的哈希 trie 结构，该结构定义具有整数值的节点和子节点。在这里，我们使用通道实现插入、查找、更新和删除操作的并发。Goroutines 并发插入节点，然后查找其值，更新它，最后删除它。在主函数中，初始化一个根节点来演示整个过程。
package main
import (
"fmt"
)
type Node struct {
value int
children map[string]*Node
}
func displayTrie(node *Node, indent string) {
fmt.Printf("%sValue: %d\n", indent, node.value)
for key, child := range node.children {
fmt.Printf("%sKey: %s\n", indent+" ", key)
displayTrie(child, indent+" ")
}
}
func main() {
root := &Node{children: make(map[string]*Node)}
insertCh := make(chan *Node)
lookupCh := make(chan *Node)
updateCh := make(chan *Node)
deleteCh := make(chan *Node)
go func() { root.children["apple"] = &Node{value: 5}; insertCh <- root }()
<-insertCh
displayTrie(root, "Hash Trie:\n")
go func() { lookupCh <- root }()
lookedUpNode := <-lookupCh
fmt.Println("Lookup - Value of 'apple':", lookedUpNode.children["apple"].value)
go func() {
node := lookedUpNode.children["apple"]
node.value = 10
updateCh <- root
}()
<-updateCh
fmt.Println("Update - Value of 'apple' updated to:", lookedUpNode.children["apple"].value)
displayTrie(root, "Hash Trie:\n")
go func() { delete(root.children, "apple"); deleteCh <- root }()
<-deleteCh
fmt.Println("Deletion - 'apple' node removed")
displayTrie(root, "Hash Trie:\n")
}
输出
Hash Trie: Value: 0 Hash Trie: Key: apple Hash Trie: Value: 5 Lookup - Value of 'apple': 5 Update - Value of 'apple' updated to: 10 Hash Trie: Value: 0 Hash Trie: Key: apple Hash Trie: Value: 10 Deletion - 'apple' node removed Hash Trie: Value: 0
实际实施
并行计算:并行计算框架中经常使用并发哈希尝试，这些框架广泛用于科学模拟和数据处理管道，以正确管理共享数据结构。此功能允许同时在离散数据部分上执行许多进程或线程，从而提高性能并更有效地利用资源。
动态语言运行时:在 Python、Ruby 和 JavaScript 等动态编程语言的实现中，动态语言运行时通常利用并发哈希尝试来处理字典或关联数组等数据结构。上述编程语言可能支持多线程并利用并发哈希尝试来有效管理共享数据，同时确保并发执行安全。
结论
同步和并发对于现代计算至关重要，而哈希 trie 能够为此提供最佳功能。在本文中，我们使用两种不同的方法在 golang 中实现并发哈希字典树。在第一种方法中，每个操作都使用锁来保护，以防止并发冲突;在第二个示例中，此目标是通过 Goroutines 的帮助使用通道来实现的。
