康帝 并发的哈希树映射和集合。 仍处于实验状态，缺少了大部分内容，并且有望对API进行一些更改（尽管它可能仍然是并发映射和集合）。 受和启发，尽管经过了显着简化（但以某些功能为代价）。 使用前请先阅读，需要注意一些怪癖。 实际绩效和项目状况 事实证明，数据结构在某种程度上占用了内存，并且在实践中表现不佳。 这以及我时间的不足导致该项目被忽略了。 话虽如此，性能和内存消耗可能是由于简化（它总是使用完整的节点，本文将它们压缩为仅包含相关的指针），以及是否有人想要使用它并改善其状态而造成的。

制作自己的HashMap：BSM字典 目标：分组工作以创建HashMap。 使用构造函数创建HashMap类（CC学习哈希图：Javascr ipt练习1） 创建一个将key作为参数并返回压缩索引的hash方法。 哈希算法应是确定性的，并应使用密钥字符的ASCII码。 （哈希算法：CC学习哈希图：Javascr ipt练习2，压缩：CC学习哈希图：Javascr ipt练习3） 创建一个assign方法，该方法将处理接收键值对并将值存储在哈希算法确定的索引处所需的逻辑。 （CC学习哈希图：

日常算法实践 02-06-2021：给定100G的URL磁盘数据，使用最多1G内存，统计出现频率最高的前K个URL 新建约100个文件，利用哈希（URL）％100的值，将每条URL映射到对应文件下，保证同一URL本质全部映射到同一文件下。 预先分布比较均匀，则每个文件大小大约1G，可在内存中操作，在内存中简单地统计词频即可。 对每个文件都取出相应的topK的K个根据count降序排列，形成类似一个数组，将100个文件的写入同一个文件。 对100个K对进行。得到K个即可*甚至100个K对