第二题

　　简评：

　　这道题也与百度的业务有关，百度现在除了搜索外，还有贴吧，知道，博客等重要产品。　　同时也在积极的探索社区化，包括前不久宣布进军电子商务领域，搜索之外的这些产品，其主要功能的实现主要是对数据库的操作。　　因此，想进入百度，也需要对数据库有一定的认识。 　　实现思路及数据库设计：　　1，该论坛主要有两个实体对象，用户和帖子;对于帖子对象，有一个问题：回复的帖子是否应该跟主题帖子存放在同一个表里?

　　考虑到每天更新10万帖子，说明帖子数比较多，为了方便主题的呈现，我一般都把主题贴和回帖分别放在不同的表中，把主题贴和回帖分开可以提高查询效率(300万的访问量每天)。

　　2，按照1中的思路，该论坛由两个对象(用户和帖子)变成三个实体对象，分别是用户，主题帖子，回复帖子;

　　3，上述三个对象存在三个关系，分别是：

　　用户--主题帖，一个用户可以发0个或多个帖子，一个帖子对应一个用户(一对多关系)，

　　主题帖--回复帖：一个主题有0个或多个回复帖子，一个回复帖子对应一个主题(一对多关系);

　　用户--回复贴：一个用户可以回0个或多个帖，一个帖子对应一个用户(一对多关系)。

　　还存在对回复贴的回复，这个考虑用fatherId来表示。

　　4，由于三个关系 “用户--主题帖，主题帖--回复帖，用户--回复贴” 都是一对多关系，根据表设计一般原则，可以将这两个关系独立建立表，也可以不另外建表而将一对多的关系体现在实体表中;然而，表间的连接查询是非常耗资源的，所以应尽量减少表间连接，那么对三个关系不应该分别建表，而是把用户的id作为主题表和回帖表的外键，把主题贴id作为回帖表的外键。

　　5，鉴于以上考虑，该论坛的三个表如下所示

　　表名：t_user_info (用户信息表)

字段名   类型  缺省值  中文含义  约束   备注 
id   Int    用户编号   PRI  Auto_increment
Name   Varchar(30)     用户名    
Email   Varchar(50)        
Phone   Varchar(30)          
Addr  Varchar(200)        

　　其他字段略，根据需要添加　　表名：main_content_info (主题帖信息表)

字段名  类型   缺省值  中文含义  约束  备注
id  Int    贴编号  PRI  Auto_increment
Title  Varchar(200)    发帖标题    
Content  Text    发帖内容    
UserID   Int     用户编号    外键

　　其他字段略，根据需要添加

　　表名：sub_content_info (回复贴信息表)

字段名 类型   缺省值  中文含义 约束  备注 
id   Int    贴编号  PRI  Auto_increment
Title  Varchar(200)    发帖标题    
Content   Text    发帖内容    
UserID  Int    用户编号    外键
FatherID  Int    父编号    
MainID  Int    主题帖编号    外键

　　其他字段略，根据需要添加

　　6，符合范式分析：

　　上述表中每个字段不可再分，首先满足1NF;

　　然后数据库表中的每个实例或行都是可以被惟一地区分(id)，不存在部分依赖，因此满足2NF;

　　t_user_info (用户信息表)和main_content_info (主题帖信息表)不存在任何传递依赖，至少属于BCNF;

　　但是sub_content_info (回复贴信息表)不满足3NF,因为存在如下传递依赖：id-->FatherID,FatherID-->MainID。

　　范式并不是越高越好，sub_content_info表只满足2NF却更有效率，也是当今论坛较主流的设计。

　　第三题

　　简评：

　　如何对海量数据进行快速检索，这是搜索引擎的必需考虑的问题。这又涉及到数据结构和算法。　　因此，要想进入百度，就必须熟悉一些基本的算法和数据结构。　　　思路及解决方案如下：

　　1: 设计用TRIE树实现关键词到其对应id的快速词典查找

　　TRIE树的每一个节点为一个包含256个元素的数组，同时指针指向其下一级节点

　　节点定义如下：

struct trienode
{
  int   id;
  struct trienode *child[256];
}TRIENODE;

　　如果TRIE树的某个节点的指针为NULL，说明从跟节点到当前节点的路径构成文件B中的一个关键词，

　　在其节点的id保存该关键词的id;如果指针不为NULL，则id对应为0或者一个无穷大的整数，标志从根节点

　　到当前节点的路径不是一个完整的关键词。

　　将关键词转化为二进制无符号char型数组，即对于汉字等双字节字符视为两个无符号char型整数，

　　每个元素的取值范围在0到255之间。

　　2：生成文件b的TRIE树

　　步骤1：依次读取文件b的每一行，对每一行执行步骤2到步骤5

　　步骤2：读取关键词id和关键词，令为key

　　步骤3：依次读取key的每一个字符，对每一个字符，执行步骤4;

　　步骤4：如果该字符对应的指针为NULL，则创建其儿子节点;

　　步骤5：为当前节点的对应字符id置为关键词id

　　3：根据A文件生成C文件

　　步骤1：依次读取文件A的每一行，对每一行执行步骤2到步骤5

　　步骤2：分别获取当前行关键词、ip地址和时间

　　步骤3：令关键词key=c1c2...cm，对c1到cm每个字符，执行步骤4

　　步骤4：获取根节点的第c1个元素指针，转移到节点node1，

　　根据node1的第c2个元素指针，转移到node2...

　　根据nodem的第cm个元素，获取关键词的id

　　步骤5：往文件c中写入一行数据，格式为关键词的id、ip地址和时间

　　4：复杂度分析

　　生成文件B的TRIE树过程时间复杂度为O(n*m)，其中n为文件b行数，m为文件b关键词的最大长度。TRIE的空间复杂度为O(n*m)，n和m含义同上，但由于实际应用中关键词之间可能会有很多前缀相同现象，所以实际耗费空间并不会很高。

　　生成C文件的时间复杂度同样为O(n*m)，n为文件a行数，m为文件a关键词的最大长度，因为有了TRIE树之后，给定一个关键词获得其id的时间复杂度为关键词长度。生成C文件的过程除了TRIE树空间外基本不需要太多额外的空间，空间复杂度为O(1)，由于系统有1G的可用内存，TRIE占用的空间在几十兆到200M之间(与关键词集合有关)，因此本方法完全可行。