我有一张很大的桌子：
id1 id2 count
1 234 4
1 5 123
1 432 5
23 234 7
id1 和 id2 有许多不同的值。count 的数值有限（1-30000 或其他），我知道它们中的大多数等于 1。
当我将这张表存储在 .net 字典中时，它需要大约 10gb 的内存。我想找到内存高效的数据结构来存储这些数据。
完美的哈希可能是理想的解决方案，但问题是冲突。我可以获得表中不存在的 id 的值。也许 DAWG 可以提供帮助？或者是其他东西？
数据结构的主要目的是通过 id1 和 id2 进行计数。
如果几乎所有的计数都是 1，那么您可以使用两个数据结构：一个包含所有计数为 1 的 id 对的 HashSet，以及一个用于计数大于 1 的 id 对的字典。这使得递增和检查计数有点慢，但它应该节省一些空间。（我不知道 .Net 数据结构在内部是如何布局的，所以我不敢猜测，但如果是 C++，我会说它会减少 25-30% 的空间消耗，具体取决于值“几乎所有”。）
如果这还不足以节省空间，这里是一些可能性的概述，尽管它可能需要大量工作才能获得不确定的收益：
一般来说，容器数据结构的成本由元素的数据大小加上一些每个元素的开销，再加上一些每个数据结构的开销组成。哈希表具有中等数量的每个元素开销（一个链接到桶中的下一个元素，加上分配/对齐开销）；并且二叉树有很多每个元素的开销（两个或更多通常三个链接，加上分配/对齐开销）。从技术上讲，向量没有每个元素的开销，但它们通常被过度分配以减少插入时间，因此您应该将它们视为每个元素的开销为 50-100%。
一个后果是，如果您想出一种减少元素数量的方法，您通常可以节省空间。例如，您可以使用 id-pairs 的 HashSet，正如我上面建议的那样。但是，如果单个 id1 值比对少得多——即，如果 id 重复——那么您可以将其替换为将 id1 映射到 id2 向量的字典，这可能会减少开销。这样做有一个很大的缺点：它使查找和插入变得更加昂贵；此外，只有当哈希表每个元素的开销大于预期的向量过度分配开销时，它才会有所帮助。
你对 id1 和 id2 有一个相当小的上限吗？如果是这样，那么您可以将它们存储为一个数字；例如，如果两个数字的上限均为 255，则可以将它们存储为 id = id1 + id2 * 256; 如果需要，您可以提取 id1 = id % 256 和 id2 = id / 256 （使用整数除法）
现在每个 id 对都有一个索引，并且由于大多数计数为 1，因此您可以将其存储为稀疏数组（通常稀疏数组的“空”值是 0 或 null，在您的情况下它们是重新 1)
如果没有将两个 id 组合成一个索引的好方法，那么您可以将其存储为一个稀疏矩阵，其中 id1 作为 x 值，id2 作为 y 值（反之亦然）