用hash_map统计出现次数最多的前N个URL

海量数据统计频率最高词汇的常规办法之一是先通过一个hash函数处理数据然后取模N，拆分为N个小文件，对每一个小文件进行词频统计和排序处理，然后归并N个小文件取频率最大的M个数。

下面程序是利用hash_map处理小文件词频的实现（堆排序部分的代码没加上，可以参见http://blog.csdn.net/wodet/article/details/16948511）

关于hash_map和map的选择使用有几点注意的，hash_map是hash表的形式实现的，map是红黑树的结构，时间复杂度前者为N*(logN)，后者为O(log2N)以内.从稳定性来说map占优,从平均性能来看hash_map占优，还有hash_map目前没有纳入C++标准库，但是各个版本的STL都提供了实现。具体情况具体选择咯。。

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <hash_map.h>
#include <sys/types.h>
#include <sys/wait.h>
#include <unistd.h>

using namespace std;

class HashFunction {
public:
	size_t operator()(const string& s) const {
	unsigned long __h=0;
	for(size_t i=0;i<s.size();i++) 
	__h=5*__h+s[i];
	return size_t(__h);
	}
};

class Compare {
	public:
	bool operator()(const string& str1,const string& str2)const {
	return str1==str2;
	}
};



typedef hash_map<string,int,HashFunction,Compare> HashMap;



int main(int argc, char* argv[]) {
	printf("%s","-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=hash_map测试-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=\n");
	HashMap obj;
	/*
	obj["10010"]="联通客服";
	obj["10086"]="移动客服";
	obj["1368351111"]="电话号码";
	obj["123456"]="你的密码";
	*/
	//构造关键字与次数的hash_map，即统计词频
	int ai[]={22,41,22,46,13,13,22,44,44};
	for(int i=0;i<9;i++) {
		char aa[12]={0};
		sprintf(aa,"%d",ai[i]);
		obj[aa]++;
		cout<<aa<<" ,count="<<obj[aa]<<endl;
	}
	//将hash_map数据放入结构数组里
	struct tmp {
	int count;
	char str[12];
	};
	struct tmp stmp[9];
	memset(stmp,0x0,sizeof(tmp)*9);
	hash_map<string,int,HashFunction,Compare>::iterator itor=obj.begin();
	int j=0;
	for(;itor!=obj.end();itor++,j++) {
	sprintf(stmp[j].str,"%s",itor->first.c_str());
	stmp[j].count=itor->second;
	cout<<stmp[j].str<<"	"<<stmp[j].count<<endl;
	}
	//可以根据堆排序stmp[]数组,取前N个最多出现的字段
	//省略
	return 0;
}