繁体   English   中英

比较两个排序的int数组

[英]Comparing two sorted int arrays

我有数百万个固定大小(100)的int数组。 每个数组都已排序并具有唯一元素。 对于每个数组,我想找到所有具有70%公共元素的数组。 现在我每秒进行大约100万次比较(使用Arrays.binarySearch()),这对我们来说太慢了。

有谁能推荐更好的搜索算法?

您可以尝试合并排序,忽略重复项。 这是排序数组的O(n)操作。 如果两个数组共有70%的元素,则生成的集合将具有130个或更少的唯一整数。 在您的情况下,您不需要结果,因此您只需计算唯一条目的数量,并在达到131或两个数组的末尾时立即停止。

编辑(2)以下代码可以使用4个核心在大约47秒内完成~176亿次比较。 使用4 cours使代码多线程只有70%的速度。

仅当int值的范围相当小时,才使用BitSet。 否则你必须比较int [](如果你需要,我已经把代码留下了)

在47.712秒内进行了176,467,034,428次比较,结果为444,888次

public static void main(String... args) throws InterruptedException {
    int length = 100;
    int[][] ints = generateArrays(50000, length);
    final BitSet[] bitSets = new BitSet[ints.length];
    for(int i=0;i<ints.length;i++) {
        int[] ia = ints[i];
        BitSet bs = new BitSet(ia[ia.length-1]);
        for (int i1 : ia)
            bs.set(i1);
        bitSets[i] = bs;
    }

    final AtomicInteger matches = new AtomicInteger();
    final AtomicLong comparisons = new AtomicLong();
    int nThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
    ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);

    long start = System.nanoTime();
    for (int i = 0; i < bitSets.length - 1; i++) {
        final int finalI = i;
        executorService.submit(new Runnable() {
            public void run() {
                for (int j = finalI + 1; j < bitSets.length; j++) {
                    int compare = compare(bitSets[finalI], bitSets[j]);
                    if (compare <= 130)
                        matches.incrementAndGet();
                    comparisons.addAndGet(compare);
                }
            }
        });
    }
    executorService.shutdown();
    executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.HOURS);
    long time = System.nanoTime() - start;
    System.out.printf("Peformed %,d comparisons in %.3f seconds and found %,d matches %n",comparisons.longValue(),time/1e9, matches.intValue());
}

private static int[][] generateArrays(int count, int length) {
    List<Integer> rawValues = new ArrayList<Integer>(170);
    for (int i = 0; i < 170; i++)
        rawValues.add(i);

    int[][] ints = new int[count][length];
    Random rand = new Random(1);
    for (int[] ia : ints) {
        Collections.shuffle(rawValues, rand);
        for (int i = 0; i < ia.length; i++)
            ia[i] = (int) (int) rawValues.get(i);
        Arrays.sort(ia);
    }
    return ints;
}

private static int compare(int[] ia, int[] ja) {
    int count = 0;
    int i=0,j=0;
    while(i<ia.length && j<ja.length) {
        int iv = ia[i];
        int jv = ja[j];
        if (iv < jv) {
            i++;
        } else if (iv > jv) {
            j++;
        } else {
            count++; // duplicate
            i++;
            j++;
        }
    }
    return ia.length + ja.length - count;
}
private static int compare(BitSet ia, BitSet ja) {
    BitSet both = new BitSet(Math.max(ia.length(), ja.length()));
    both.or(ia);
    both.or(ja);
    return both.cardinality();
}

像这样的东西应该做的工作(假设数组已排序并包含唯一元素):

public static boolean atLeastNMatchingElements(final int n,
    final int[] arr1,
    final int[] arr2){

    /* check assumptions */
    assert (arr1.length == arr2.length);

    final int arrLength = arr2.length;

    { /* optimization */
        final int maxOffset = Math.max(arrLength - n, 0);
        if(arr1[maxOffset] < arr2[0] || arr2[maxOffset] < arr1[0]){
            return false;
        }
    }

    int arr2Offset = 0;
    int matches = 0;

    /* declare variables only once, outside loop */
    int compResult; int candidate;

    for(int i = 0; i < arrLength; i++){
        candidate = arr1[i];
        while(arr2Offset < arrLength - 1){
            compResult = arr2[arr2Offset] - candidate;
            if(compResult > 0){
                break;
            } else{
                arr2Offset++;
                if(compResult == 0){
                    matches++;
                    break;
                }
            }
        }
        if(matches == n){
            return true;
        }
        /* optimization */
        else if(matches < n - (arrLength - arr2Offset)){
            return false;
        }
    }
    return false;
}

样品用法:

public static void main(final String[] args){
    final int[] arr1 = new int[100];
    final int[] arr2 = new int[100];
    int x = 0, y = 0;
    for(int i = 0; i < 100; i++){
        if(i % 10 == 0){
            x++;
        }
        if(i % 12 == 0){
            y++;
        }
        arr1[i] = x;
        arr2[i] = y;
        x++;
        y++;
    }
    System.out.println(atLeastNMatchingElements(70, arr1, arr2));
    System.out.println(atLeastNMatchingElements(95, arr1, arr2));
}

输出:

真正

过早优化™

我现在尝试优化上面的代码。 请检查代码块是否标记为

/* optimization */

有明显的区别。 在优化之后,我会重构代码以将其归结为一个或两个返回语句。

您可以进行两种快速优化。

如果数组A的start元素大于B的end元素,则它们通常不能具有公共元素。

另一个是三角不等式的东西:

f(B,C) <= 100 - |f(A,B)-f(A,C)|

其原因是(假设f(A,B) > f(A,C) )至少有f(A,B) - f(A,C)元素同时存在于A和B中但不存在于C.这意味着它们不能成为B和C的共同元素。

暂无
暂无

声明:本站的技术帖子网页,遵循CC BY-SA 4.0协议,如果您需要转载,请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.

 
粤ICP备18138465号  © 2020-2024 STACKOOM.COM