算法 | golang 实现 key有序map

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摘要： Golang map实现原理是hash
map（核心元素是桶，key通过哈希算法被归入不同的bucket中），key是无序的，很多应用场景可能需要map
key有序（例如交易所订单撮合），C++ 的stl map
实现了key有序，实际上是TreeMap是基于树（红黑树）的实现方式，即添加到一个有序列表，在O(log
n)的复杂度内通过key值找到value，优点是空间要求低，但在时间上不如HashMap。

有序Map实现方案

Golang map实现原理是hash map（核心元素是桶，key通过哈希算法被归入不同的bucket中），key是无序的，很多应用场景可能需要map key有序（例如交易所订单撮合），C++ 的stl map 实现了key有序，实际上是TreeMap是基于树（红黑树）的实现方式，即添加到一个有序列表，在O(log n)的复杂度内通过key值找到value，优点是空间要求低，但在时间上不如HashMap。

我的实现

闲来用go map + slice切片，实现了一套key有序map数据结构，就是空间换时间的玩法，实质是map 负责存k v， slice负责维护k的有序索引位置(查找key采用的是二分法)，实现后赠改删时间负责度是 O(log n) 。

如何优化

优化的一点思考：实际上主要就是在slice上维护k位置时的增改删费操作，这时候我们可根据具体应用在2分查找上下点文章。例如可能所存的数据结构频繁操作的节点只有前面一部分，这时候我们可以加个逻辑，操作时slice时先2查找 slice子集（例如头部热点），这样可能很多增改删操作在第一时间就解决了，整体性能会有很大提升，最好根据应用场景来具体分析解决。下面给出代码。

代码部分

Order_Map:

package Order_Mapfunc findIndexByBinarySearch(s []int, k int) (int, bool) {lo, hi := 0, len(s)var m intmax := len(s)if max == 0 {return 0, false}res := falsefor lo <= hi {m = (lo + hi) >> 1if m == 0 && s[0] > k {return 0, res}if m == max-1 && s[max-1] < k {return m + 1, res}if s[m] < k && s[m+1] > k {return m + 1, res}if s[m] > k && s[m-1] < k {return m, res}if s[m] < k {lo = m + 1} else if s[m] > k {hi = m - 1} else {return m, true}}return -1, false}type Int_Map struct {dataMap  map[int]interface{}keyArray []int}func NewIntMap(cap int) *Int_Map {return &Int_Map{dataMap:  make(map[int]interface{}),keyArray: make([]int, 0, cap),}
}func (m *Int_Map) Exists(key int) bool {_, exists := m.dataMap[key]return exists
}func (m *Int_Map) Insert(key int, data interface{}) bool {m.dataMap[key] = dataindex, res := findIndexByBinarySearch(m.keyArray, key)if index == -1 {return false}if res == true { //存在则直接返回return true}if len(m.keyArray) == 0 {m.keyArray = append(m.keyArray, key)return true}//追加末尾if index >= len(m.keyArray) {m.keyArray = append(m.keyArray[0:], []int{key}...)} else if index == 0 { //追加头部m.keyArray = append([]int{key}, m.keyArray[:len(m.keyArray)]...)} else { //插入rear := append([]int{}, m.keyArray[index:]...)m.keyArray = append(m.keyArray[0:index], key)m.keyArray = append(m.keyArray, rear...)}return true
}func (m *Int_Map) Erase(key int) {if !m.Exists(key) {return}index, res := findIndexByBinarySearch(m.keyArray, key)if res == false {return}delete(m.dataMap, key)if index == 0 {m.keyArray = m.keyArray[1:]} else if index == len(m.keyArray) {m.keyArray = m.keyArray[:len(m.keyArray)-2]} else {m.keyArray = append(m.keyArray[:index], m.keyArray[index+1:]...)}
}func (m *Int_Map) Size() int {return len(m.keyArray)
}func (m *Int_Map) GetByOrderIndex(index int) (int, interface{}, bool) {if index < 0 || index >= len(m.keyArray) {return -1, nil, false}key := m.keyArray[index]return key, m.dataMap[key], true
}

测试

package mainimport ("Order_Map""fmt""math/rand""reflect""time")func main() {t := time.Now()r := rand.New(rand.NewSource(time.Now().UnixNano()))testmap := Order_Map.NewIntMap(10000)t1 := t.Second()for i := 0; i < 10000; i++ {testmap.Insert(r.Intn(10000), r.Intn(10000))}t = time.Now()t2 := t.Second()fmt.Println("insert  time  span", t2-t1)testmap.Erase(88)for i := 0; i < testmap.Size(); i++ {k, v, _ := testmap.GetByOrderIndex(i)tmp_v := reflect.ValueOf(v)fmt.Println("k:", k, "---", "value:", tmp_v)}t = time.Now()t3 := t.Second()fmt.Println("range  time  span:", t3-t2)
}