Пока решение с сортировкой:
(sort {$hash{$a} <=> $hash{$b}} keys %hash)[0]
, найденный в некоторых других ответах, довольно элегантен, он не так хорош, как кажется. Во-первых, сортировка преобразует поисковую операцию O(n)
в O(n log n)
. Во-вторых, решение для сортировки имеет n log n
поисков хешей. Поиск хеша очень хорош для определенных операций, но при работе со всем хешем поиск будет медленнее, чем использование each
, keys
или values
для итерации структуры данных. Это связано с тем, что итераторам не нужно вычислять хэши ключей и не нужно многократно проходить по бинам, чтобы найти значения. И издержки не постоянны, а увеличиваются по мере увеличения хешей.
Вот несколько более быстрых решений:
use strict;
use warnings;
my %hash = (
small => 1,
medium => 5,
largest => 10,
large => 8,
tiny => 0.1,
);
Вот решение с использованием итератора each
(операция O(1)
выполнена n
раз):
sub largest_value (\%) {
my $hash = shift;
keys %$hash; # reset the each iterator
my ($large_key, $large_val) = each %$hash;
while (my ($key, $val) = each %$hash) {
if ($val > $large_val) {
$large_val = $val;
$large_key = $key;
}
}
$large_key
}
print largest_value %hash; # prints 'largest'
Или более быстрая версия, которая обменивает память на скорость (она создает копию хэша):
sub largest_value_mem (\%) {
my $hash = shift;
my ($key, @keys) = keys %$hash;
my ($big, @vals) = values %$hash;
for (0 .. $#keys) {
if ($vals[$_] > $big) {
$big = $vals[$_];
$key = $keys[$_];
}
}
$key
}
print largest_value_mem %hash; # prints 'largest'
Вот производительность с различными размерами хэша:
10 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem
largest_with_sort 111565/s -- -8% -13%
largest_value 121743/s 9% -- -5%
largest_value_mem 127783/s 15% 5% --
50 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem
largest_with_sort 24912/s -- -37% -40%
largest_value 39361/s 58% -- -6%
largest_value_mem 41810/s 68% 6% --
100 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem
largest_with_sort 9894/s -- -50% -56%
largest_value 19680/s 99% -- -12%
largest_value_mem 22371/s 126% 14% --
1,000 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem
largest_with_sort 668/s -- -69% -71%
largest_value 2183/s 227% -- -7%
largest_value_mem 2341/s 250% 7% --
10,000 keys: Rate largest_with_sort largest_value largest_value_mem
largest_with_sort 46.5/s -- -79% -81%
largest_value 216/s 365% -- -11%
largest_value_mem 242/s 421% 12% --
Как видите, если проблема с памятью невелика, версия с внутренними массивами является самой быстрой, за ней следует итератор each
, а в далекой третьей ... sort