9.10扩展性与存储限制（一）——对于超大型的社交网站，展示两个人之间的“连接关系”或“社交路径”

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 * 功能：

/** * 思路： * 1）针对每个朋友ID，找出所在机器的位置：int machine_index=getMachineIDForUser(personID); * 2)转到编号为#machine_index的机器。 * 3）在那台机器上，执行：Person friend=getPersonWithID(person_id)。 *  * 定义一个Server类，包含一份所有机器的列表，还有一个Machine类，代表一台单独的机器。通过散列表，有效地查找数据。 * */class Server{HashMap<Integer,Machine> machines=new HashMap<Integer, Machine>();HashMap<Integer,Integer> personToMachineMap=new HashMap<Integer, Integer>();public Machine getMachineWithId(int machineID){return machines.get(machineID);}public int getMachineIDForUser(int personID){return personToMachineMap.get(personID);}public Person getPersonWithId(int personID){Integer machineID=getMachineIDForUser(personID);if(machineID==null)return null;Machine machine=getMachineWithId(machineID);if(machine==null)return null;return machine.getPersonWithId(personID);}}class Machine{public int machineID;public HashMap<Integer,Person> persons=new HashMap<Integer, Person>();public Person getPersonWithId(int personID){return persons.get(personID);}}class Person{private int personID;private ArrayList<Integer> friendID;public Person(int id){this.personID=id;}public int getID(){return this.personID;}public void addFriend(int id){this.friendID.add(id);}}/** * 优化：减少机器间跳转次数 * 从一台机器跳转到另外一台机器的开销很昂贵，不要为了找到某个朋友就在机器之间任意跳转，而是试着批处理这些跳转动作。 * 优化：智能划分用户和机器 * 根据地域划分 *  * 问题：广度优先搜索要求标记访问过的节点，如何处理 * 同一时间可能会执行很多搜索操作，因此直接编辑数据的做法并不妥当。可以利用散列表模仿节点的标记动作，以查询节点id，是否被访问过。 */

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