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01 | 为什么要学习数据结构和算法?
02 | 如何抓住重点,系统高效地学习数据结构与算法?
03 | 复杂度分析(上):如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗?
04 | 复杂度分析(下):浅析最好、最坏、平均、均摊时间复杂度
05 | 数组:为什么很多编程语言中数组都从0开始编号?
06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
07 | 链表(下):如何轻松写出正确的链表代码?
08 | 栈:如何实现浏览器的前进和后退功能?
09 | 队列:队列在线程池等有限资源池中的应用
10 | 递归:如何用三行代码找到“最终推荐人”?
11 | 排序(上):为什么插入排序比冒泡排序更受欢迎?
12 | 排序(下):如何用快排思想在O(n)内查找第K大元素?
13 | 线性排序:如何根据年龄给100万用户数据排序?
14 | 排序优化:如何实现一个通用的、高性能的排序函数?
15 | 二分查找(上):如何用最省内存的方式实现快速查找功能?
16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址?
17 | 跳表:为什么Redis一定要用跳表来实现有序集合?
18 | 散列表(上):Word文档中的单词拼写检查功能是如何实现的?
19 | 散列表(中):如何打造一个工业级水平的散列表?
20 | 散列表(下):为什么散列表和链表经常会一起使用?
21 | 哈希算法(上):如何防止数据库中的用户信息被脱库?
22 | 哈希算法(下):哈希算法在分布式系统中有哪些应用?
23 | 二叉树基础(上):什么样的二叉树适合用数组来存储?
24 | 二叉树基础(下):有了如此高效的散列表,为什么还需要二叉树?
25 | 红黑树(上):为什么工程中都用红黑树这种二叉树?
26 | 红黑树(下):掌握这些技巧,你也可以实现一个红黑树
27 | 递归树:如何借助树来求解递归算法的时间复杂度?
28 | 堆和堆排序:为什么说堆排序没有快速排序快?
29 | 堆的应用:如何快速获取到Top 10最热门的搜索关键词?
30 | 图的表示:如何存储微博、微信等社交网络中的好友关系?
31 | 深度和广度优先搜索:如何找出社交网络中的三度好友关系?
32 | 字符串匹配基础(上):如何借助哈希算法实现高效字符串匹配?
33 | 字符串匹配基础(中):如何实现文本编辑器中的查找功能?
34 | 字符串匹配基础(下):如何借助BM算法轻松理解KMP算法?
35 | Trie树:如何实现搜索引擎的搜索关键词提示功能?
36 | AC自动机:如何用多模式串匹配实现敏感词过滤功能?
37 | 贪心算法:如何用贪心算法实现Huffman压缩编码?
38 | 分治算法:谈一谈大规模计算框架MapReduce中的分治思想
39 | 回溯算法:从电影《蝴蝶效应》中学习回溯算法的核心思想
40 | 初识动态规划:如何巧妙解决“双十一”购物时的凑单问题?
41 | 动态规划理论:一篇文章带你彻底搞懂最优子结构、无后效性和重复子问题
42 | 动态规划实战:如何实现搜索引擎中的拼写纠错功能?
43 | 拓扑排序:如何确定代码源文件的编译依赖关系?
44 | 最短路径:地图软件是如何计算出最优出行路径的?
45 | 位图:如何实现网页爬虫中的URL去重功能?
46 | 概率统计:如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信?
47 | 向量空间:如何实现一个简单的音乐推荐系统?
48 | B+树:MySQL数据库索引是如何实现的?
49 | 搜索:如何用A*搜索算法实现游戏中的寻路功能?
50 | 索引:如何在海量数据中快速查找某个数据?
51 | 并行算法:如何利用并行处理提高算法的执行效率?
52 | 算法实战(一):剖析Redis常用数据类型对应的数据结构
53 | 算法实战(二):剖析搜索引擎背后的经典数据结构和算法
54 | 算法实战(三):剖析高性能队列Disruptor背后的数据结构和算法
55 | 算法实战(四):剖析微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法
56 | 算法实战(五):如何用学过的数据结构和算法实现一个短网址系统?
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数据结构与算法之美
小册名称:数据结构与算法之美
### 16 | 二分查找(下):如何快速定位IP对应的省份地址? 在数据结构与算法的世界中,二分查找以其高效的性能(时间复杂度为O(log n))在有序数据集合的搜索任务中占据着举足轻重的地位。然而,二分查找的应用远不止于简单的数值查找,它还能在更复杂的数据结构和实际应用场景中展现出非凡的效能。本章将深入探讨如何将二分查找的思想应用于一个实际且具挑战性的任务:快速定位IP地址对应的省份信息。 #### 一、引言 在互联网时代,IP地址作为设备在网络中的唯一标识,其重要性不言而喻。而根据IP地址快速判断其所属的地区或省份,对于网络安全、数据分析、内容分发等众多领域都至关重要。传统方法可能依赖于庞大的数据库进行全表扫描,效率低下。而借助二分查找及其变种,我们可以实现高效的IP定位。 #### 二、IP地址与CIDR表示法 在深入探讨定位算法之前,我们需要先了解IP地址及其表示方式。IPv4地址由32位二进制数表示,通常被分为四组,每组8位,用十进制数表示并用点分隔,如192.168.1.1。然而,在IP地址分配和管理中,CIDR(无类别域间路由)表示法更为常见,它通过将IP地址与前缀长度(如/24、/16等)结合来表示一个IP段。例如,192.168.1.0/24表示从192.168.1.0到192.168.1.255的所有IP地址。 #### 三、二分查找在IP定位中的应用 由于IP地址的连续性(在同一CIDR块内),我们可以将IP地址空间视为一个有序的整数集合,每个IP地址对应一个唯一的整数值(通过将其二进制形式视为一个长整数)。这样,我们就可以将二分查找应用于这个“有序集合”中,以快速定位任意IP地址所属的省份。 #### 四、构建IP定位表 为了应用二分查找,首先需要构建一个包含IP地址范围与省份对应关系的表格。这个表格的每一行通常包含两个字段:起始IP地址(或CIDR块表示)和对应的省份信息。为了支持高效的二分查找,我们需要对起始IP地址进行排序。 ##### 示例表格结构: | 起始IP(CIDR) | 省份 | |---------------|----------------| | 0.0.0.0/0 | 未知(默认) | | 1.0.0.0/8 | 北美 | | 10.0.0.0/8 | 私有地址 | | ... | ... | | 114.0.0.0/8 | 华东地区 | | ... | ... | | 255.255.255.0/24 | 特定局域网 | 注意:实际表中会包含更细致的划分,且“未知(默认)”项通常用于处理无法精确匹配的IP地址。 #### 五、实现二分查找定位IP省份 1. **预处理**:将IP地址表按起始IP地址(转换为长整数形式)进行排序。 2. **转换查询IP**:将待查询的IP地址也转换为长整数形式。 3. **二分查找**: - 初始化两个指针,分别指向表格的起始位置和结束位置。 - 进入循环,计算中间位置,将中间位置的起始IP转换为长整数,并与查询IP进行比较。 - 如果查询IP小于中间位置的起始IP,则调整结束位置为中间位置的前一个位置; - 如果查询IP大于或等于中间位置的起始IP但小于该CIDR块的结束IP(需要额外计算或存储CIDR块的结束IP),则定位成功,返回该CIDR块对应的省份信息; - 否则,调整起始位置为中间位置的下一个位置。 - 重复上述步骤,直到找到匹配的CIDR块或确定查询IP不在表中。 4. **处理边界情况**:如果查询IP大于表中所有CIDR块的起始IP,则可能返回默认的“未知”省份;如果小于所有CIDR块的起始IP,同样需要特殊处理(尽管这种情况在实际情况中较为罕见)。 #### 六、优化与注意事项 1. **存储效率**:考虑到IP地址的连续性,可以使用更紧凑的数据结构(如区间树、线段树等)来优化存储和查询效率,但这些方法实现复杂度较高。 2. **内存占用**:对于庞大的IP地址表,内存占用是一个需要考虑的问题。可以考虑使用外部排序算法或分块存储技术来减少内存压力。 3. **更新与维护**:IP地址分配和省份归属可能会发生变化,因此定期更新和维护IP定位表是必要的。 4. **查询性能**:虽然二分查找在理论上具有O(log n)的时间复杂度,但在实际应用中,查询性能还受到数据读取速度、缓存命中率等多种因素的影响。 5. **IPv6支持**:随着IPv6的普及,未来的IP定位系统需要支持更长的IPv6地址。这可能需要调整数据结构和算法以适应IPv6地址的特性和规模。 #### 七、结论 通过将二分查找的思想应用于IP地址定位问题,我们能够实现一种高效、准确的省份定位方法。这种方法不仅提高了查询效率,还降低了对硬件资源的依赖。随着网络技术的不断发展和IP地址管理的日益规范,基于二分查找的IP定位技术将在更多领域得到广泛应用和进一步优化。 本章通过对二分查找在IP定位中的具体应用进行了详细阐述,不仅展示了二分查找算法的灵活性和强大功能,也为读者提供了将算法应用于实际问题的思路和方法。希望这些内容能够激发读者对算法学习的兴趣和热情,促进算法技术在更多领域的应用和发展。
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