Go语言map的多键索引——多个数值条件可以同时查询

对于一个Golang开发者来说，牢固扎实的基础是十分重要的，golang学习网就来带大家一点点的掌握基础知识点。今天本篇文章带大家了解《Go语言map的多键索引——多个数值条件可以同时查询》，主要介绍了避坑与技巧，希望对大家的知识积累有所帮助，快点收藏起来吧，否则需要时就找不到了！

在大多数的编程语言中，映射容器的键必须以单一值存在。这种映射方法经常被用在诸如信息检索上，如根据通讯簿的名字进行检索。但随着查询条件越来越复杂，检索也会变得越发困难。下面例子中涉及通讯簿的结构，结构如下：

// 人员档案type Profile struct { Name string // 名字 Age int // 年龄 Married bool // 已婚}并且准备好了一堆原始数据，需要算法实现构建索引和查询的过程，代码如下：

func main() { list := []*Profile{ {Name: "张三", Age: 30, Married: true}, {Name: "李四", Age: 21}, {Name: "王麻子", Age: 21}, } buildIndex(list) queryData("张三", 30)}需要用算法实现 buildIndex() 构建索引函数及 queryData() 查询数据函数，查询到结果后将数据打印出来。

下面，分别基于传统的基于哈希值的多键索引和利用 map 特性的多键索引进行查询。

基于哈希值的多键索引及查询

传统的数据索引过程是将输入的数据做特征值。这种特征值有几种常见做法：将特征使用某种算法转为整数，即哈希值，使用整型值做索引。将特征转为字符串，使用字符串做索引。
数据都基于特征值构建好索引后，就可以进行查询。查询时，重复这个过程，将查询条件转为特征值，使用特征值进行查询得到结果。

基于哈希的传统多键索引和查询的完整代码位于./src/chapter12/classic/classic.go，下面是对各个部分的分析。

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1) 字符串转哈希值

本例中，查询键（classicQueryKey）的特征值需要将查询键中每一个字段转换为整型，字符串也需要转换为整型值，这里使用一种简单算法将字符串转换为需要的哈希值，代码如下：

func simpleHash(str string) (ret int) { // 遍历字符串中的每一个ASCII字符 for i := 0; i 代码说明如下：第 1 行传入需要计算哈希值的字符串。第 4 行，根据字符串的长度，遍历这个字符串的每一个字符，以 ASCII 码为单位。第 9 行，c 变量的类型为 uint8，将其转为 int 类型并累加。
哈希算法有很多，这里只是选用一种大家便于理解的算法。哈希算法的选用的标准是尽量减少重复键的发生，俗称“哈希冲撞”，即同样两个字符串的哈希值重复率降到最低。

2) 查询键

有了哈希算法函数后，将哈希函数用在查询键结构中。查询键结构如下：

// 查询键type classicQueryKey struct { Name string // 要查询的名字 Age int // 要查询的年龄}// 计算查询键的哈希值func (c *classicQueryKey) hash() int { // 将名字的Hash和年龄哈希合并 return simpleHash(c.Name) + c.Age*1000000}代码说明如下：第 2 行，声明查询键的结构，查询键包含需要索引和查询的字段。第 8 行，查询键的成员方法哈希，通过调用这个方法获得整个查询键的哈希值。第 10 行，查询键哈希的计算方法：使用 simpleHash() 函数根据给定的名字字符串获得其哈希值。同时将年龄乘以 1000000 与名字哈希值相加。
哈希值构建过程如下图所示

3) 构建索引

本例需要快速查询，因此需要提前对已有的数据构建索引。前面已经准备好了数据查询键，使用查询键获得哈希即可对数据进行快速索引，参考下面的代码：

// 创建哈希值到数据的索引关系var mapper = make(map[int][]*Profile)// 构建数据索引func buildIndex(list []*Profile) { // 遍历所有的数据 for _, profile := range list { // 构建数据的查询索引 key := classicQueryKey{profile.Name, profile.Age} // 计算数据的哈希值, 取出已经存在的记录 existValue := mapper[key.hash()] // 将当前数据添加到已经存在的记录切片中 existValue = append(existValue, profile) // 将切片重新设置到映射中 mapper[key.hash()] = existValue }}代码说明如下：第 2 行，实例化一个 map，键类型为整型，保存哈希值；值类型为 *Profile，为通讯簿的数据格式。第 5 行，构建索引函数入口，传入数据切片。第 8 行，遍历数据切片的所有数据元素。第 11 行，使用查询键（classicQueryKey）来辅助计算哈希值，查询键需要填充两个字段，将数据中的名字和年龄赋值到查询键中进行保存。第 14 行，使用查询键的哈希方法计算查询键的哈希值。通过这个值在 mapper 索引中查找相同哈希值的数据切片集合。因为哈希函数不能保证不同数据的哈希值一定完全不同，因此要考虑在发生哈希值重复时的处理办法。第 17 行，将当前数据添加到可能存在的切片中。第 20 行，将新添加好的数据切片重新赋值到相同哈希的 mapper 中。
具体哈希结构如下图所示。
图：哈希结构
这种多键的算法就是哈希算法。map 的多个元素对应哈希的“桶”。哈希函数的选择决定桶的映射好坏，如果哈希冲撞很厉害，那么就需要将发生冲撞的相同哈希值的元素使用切片保存起来。

4) 查询逻辑

从已经构建好索引的数据中查询需要的数据流程如下：给定查询条件（名字、年龄）。根据查询条件构建查询键。查询键生成哈希值。根据哈希值在索引中查找数据集合。遍历数据集合逐个与条件比对。获得结果。

func queryData(name string, age int) { // 根据给定查询条件构建查询键 keyToQuery := classicQueryKey{name, age} // 计算查询键的哈希值并查询, 获得相同哈希值的所有结果集合 resultList := mapper[keyToQuery.hash()] // 遍历结果集合 for _, result := range resultList { // 与查询结果比对, 确认找到打印结果 if result.Name == name && result.Age == age { fmt.Println(result) return } } // 没有查询到时, 打印结果 fmt.Println("no found")}代码说明如下：第 1 行，查询条件（名字、年龄）。第 4 行，根据查询条件构建查询键。第 7 行，使用查询键计算哈希值，使用哈希值查询相同哈希值的所有数据集合。第 10 行，遍历所有相同哈希值的数据集合。第 13 行，将每个数据与查询条件进行比对，如果一致，表示已经找到结果，打印并返回。第 20 行，没有找到记录时，打印 no found。

利用 map 特性的多键索引及查询

使用结构体进行多键索引和查询比传统的写法更为简单，最主要的区别是无须准备哈希函数及相应的字段无须做哈希合并。看下面的实现流程。

利用map特性的多键索引和查询的代码位于./src/chapter12/multikey/multikey.go，下面是对各个部分的分析。

本套教程所有源码下载地址：https://pan.baidu.com/s/1ORFVTOLEYYqDhRzeq0zIiQ 提取密码：hfyf

1) 构建索引

代码如下：

// 查询键type queryKey struct { Name string Age int}// 创建查询键到数据的映射var mapper = make(map[queryKey]*Profile)// 构建查询索引func buildIndex(list []*Profile) { // 遍历所有数据 for _, profile := range list { // 构建查询键 key := queryKey{ Name: profile.Name, Age: profile.Age, } // 保存查询键 mapper[key] = profile }}代码说明如下：第 2 行，与基于哈希值的查询键的结构相同。第 8 行，在 map 的键类型上，直接使用了查询键结构体。注意，这里不使用查询键的指针。同时，结果只有 *Profile 类型，而不是 *Profile 切片，表示查到的结果唯一。第 17 行，类似的，使用遍历到的数据的名字和年龄构建查询键。第 23 行，更简单的，直接将查询键保存对应的数据。

2) 查询逻辑

// 根据条件查询数据func queryData(name string, age int) { // 根据查询条件构建查询键 key := queryKey{name, age} // 根据键值查询数据 result, ok := mapper[key] // 找到数据打印出来 if ok { fmt.Println(result) } else { fmt.Println("no found") }}代码说明如下：第 5 行，根据查询条件（名字、年龄）构建查询键。第 8 行，直接使用查询键在 map 中查询结果。第 12 行，找到结果直接打印。第 14 行，没有找到结果打印 no found。

总结

基于哈希值的多键索引查询和利用 map 特性的多键索引查询的代码复杂程度显而易见。聪明的程序员都会利用 Go语言的特性进行快速的多键索引查询。

其实，利用 map 特性的例子中的 map 类型即便修改为下面的格式，也一样可以获得同样的结果：

var mapper = make(map[interface{}]*Profile)代码量大大减少的关键是：Go语言的底层会为 map 的键自动构建哈希值。能够构建哈希值的类型必须是非动态类型、非指针、函数、闭包。非动态类型：可用数组，不能用切片。非指针：每个指针数值都不同，失去哈希意义。函数、闭包不能作为 map 的键。

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