面试题：Fortran复杂字符串处理及性能优化

Question

假设你有一个非常大的文本文件（数GB），其中每行都是一个字符串。要求编写一个Fortran程序，统计每个不同字符串出现的次数，并按照出现次数从高到低排序输出结果。在实现过程中，需要考虑如何优化内存使用和提高处理性能。请详细描述你的设计思路，并给出关键代码片段及性能优化点的解释。

Answer 1

设计思路

1. 内存管理：由于文件非常大，不能一次性将整个文件读入内存。采用逐行读取的方式，避免内存溢出。
2. 数据结构选择：使用哈希表来存储字符串及其出现的次数，哈希表可以快速查找和插入字符串，平均时间复杂度为O(1)。
3. 排序：将哈希表中的数据提取到数组中，然后使用排序算法按照出现次数从高到低排序。

关键代码片段

program count_and_sort_strings
    implicit none
    type string_count_type
        character(len=:), allocatable :: string
        integer :: count
    end type string_count_type

    type(string_count_type), allocatable :: hash_table(:)
    integer, parameter :: hash_table_size = 1000000
    integer :: i, j, n, hash_value
    character(len=1000) :: line
    logical :: found

    ! 初始化哈希表
    allocate(hash_table(hash_table_size))
    hash_table%count = 0

    ! 逐行读取文件
    open(unit=10, file='large_text_file.txt', status='old')
    do
        read(10, '(a)', end=100) line
        hash_value = hash_function(line)
        found = .false.
        do i = 1, hash_table(hash_value)%count
            if (hash_table(hash_value)%string(i) == line) then
                hash_table(hash_value)%count(i) = hash_table(hash_value)%count(i) + 1
                found = .true.
                exit
            end if
        end do
        if (.not. found) then
            hash_table(hash_value)%count = hash_table(hash_value)%count + 1
            if (hash_table(hash_value)%count == 1) then
                allocate(hash_table(hash_value)%string(1))
            else
                allocate(hash_table(hash_value)%string(1:hash_table(hash_value)%count), source=hash_table(hash_value)%string)
            end if
            hash_table(hash_value)%string(hash_table(hash_value)%count) = line
        end if
    end do
100 close(10)

    ! 将哈希表数据提取到数组中
    n = 0
    do i = 1, hash_table_size
        n = n + hash_table(i)%count
    end do
    type(string_count_type), allocatable :: result(:)
    allocate(result(n))
    n = 0
    do i = 1, hash_table_size
        do j = 1, hash_table(i)%count
            n = n + 1
            result(n)%string = hash_table(i)%string(j)
            result(n)%count = hash_table(i)%count(j)
        end do
    end do

    ! 按照出现次数从高到低排序
    do i = 1, n - 1
        do j = i + 1, n
            if (result(i)%count < result(j)%count) then
                type(string_count_type) :: temp
                temp = result(i)
                result(i) = result(j)
                result(j) = temp
            end if
        end do
    end do

    ! 输出结果
    do i = 1, n
        write(*, '(a, i10)') result(i)%string, result(i)%count
    end do
end program count_and_sort_strings

function hash_function(str) result(hash_value)
    character(len=*), intent(in) :: str
    integer :: hash_value, i
    hash_value = 0
    do i = 1, len(str)
        hash_value = mod(31 * hash_value + ichar(str(i)), hash_table_size)
    end do
end function hash_function

性能优化点解释

1. 逐行读取：避免一次性将大文件读入内存，减少内存占用。
2. 哈希表：使用哈希表存储字符串及其出现次数，提高查找和插入的效率，平均时间复杂度为O(1)。
3. 排序算法：选择简单的冒泡排序算法，虽然时间复杂度为O(n^2)，但对于数据量不是特别大的情况，实现简单且性能可以接受。如果数据量非常大，可以考虑使用更高效的排序算法，如快速排序或归并排序。
4. 哈希函数：设计一个简单的哈希函数，将字符串映射到哈希表的索引，尽量减少哈希冲突。