Java HashMap在2个键上建立索引

我建议您创建自己的数据结构来保存信息。在该类中,可以有两个存储相关信息的哈希映射。然后编写自己的方法来插入和删除用户。

这样,您可以控制插入/删除操作,同时可以单独查询每个属性。

下面的示例需要51微秒来扫描1000个用户。扫描10000个用户需要557微秒。

import java.util.*;
import java.io.*;

public class TestExecutor {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Map<String, User> users = new LinkedHashMap<String, User>();
        generateUsers(users, 1000, 0.1);

        // warmup.
        int count = 10000;
        for(int i=0;i< count;i++)
            getAllUsersWithInterest(users, Interest.Golf);

        long start = System.nanoTime();
        for(int i=0;i< count;i++)
            getAllUsersWithInterest(users, Interest.Golf);
        long time = System.nanoTime() - start;
        System.out.printf("Average search time %,d micro-seconds%n", time/ count/1000);
    }

    private static Set<User> getAllUsersWithInterest(Map<String, User> users, Interest golf) {
        Set<User> ret = new LinkedHashSet<User>();
        for (User user : users.values()) {
            if (user.interests.contains(golf))
                ret.add(user);
        }
        return ret;
    }

    private static void generateUsers(Map<String, User> users, int count, double interestedInGolf) {
        Random rand = new Random();
        while(users.size() < count) {
            String name = Long.toString(rand.nextLong(), 36);
            EnumSet<Interest> interests = rand.nextFloat() < interestedInGolf
                    ? EnumSet.of(Interest.Golf) : EnumSet.noneOf(Interest.class);
            users.put(name, new User(name, interests));
        }
    }

    static class User {
        private final String name;
        private final Set<Interest> interests;

        User(String name, Set<Interest> interests) {
            this.name = name;
            this.interests = interests;
        }
    }

    enum Interest {
        Golf
    }
}

最简单的解决方案是使用Commons集合 MultiKeyMap

…也检查这个线程 genericized-commons-collection

看起来您可以使用双向地图之类的东西来实现类似的功能。退房 http://google-collections.googlecode.com/svn/trunk/javadoc/index.html?com/google/common/collect/BiMap.html

这对于你的需求来说可能有些过分,但我不知道你的需求有多复杂,对速度有多敏感,所以我会把它扔出去。。。

您是否考虑过使用内存(甚至基于本地磁盘,如SQLite)数据库来处理您的数据。这样做将允许您以一种方式存储数据,从而在搜索/索引数据时获得更大的能力,而无需编写自己的代码。

只需将用户放在ArrayList中,仔细查看,直到找到所需的用户。给每个用户一组兴趣。一旦你得到了足够多的用户,这需要很长的时间,对他们进行排序。

一旦时间太长,就看看利益分配。如果不同的文件数量较少,请将它们存储在位图中。如果您有一组有限的兴趣组合,请分别存储它们并为用户提供其中之一。

[嗯,这件事投了反对票]。看看这个问题:在这段代码像数据库一样慢之前,您需要大量的用户。(在当前硬件上,至少有几十万)

当您删除一个用户时,您可以获得他所有的兴趣,并从兴趣HashMap列表中删除用户名。 当兴趣HashMap列表为空时,可以从HashMap中删除兴趣。

当两个或更多用户有相同兴趣时,请小心。只有一个用户被删除时,您不能删除兴趣。

缺点是,你会有多余的信息。

您可以使用2个哈希映射。但只搜索槽偏好可能会很复杂。

HashMap <String,Hashmap> users;

//save data
//create new user
HashMap <String,String> prefs;
//save prefs
prefs.put(pref1,value1);
prefs.put(pref2,value2);
//save user
users.put(user1,prefs);

//get data
String x = users.get(user1).get(pref1);