為箱子庫存制作數據結構

Question

我如何為箱子庫存制作數據結構，以便我可以盡可能高效地實現以下方法？

所有的盒子都有一個方形底（長=寬），但它們不一定是立方體（高不一定等於長=寬）。

功能是

INSERTBOX(side, height) (side=length=width) - 在數據結構中插入一個新框

REMOVEBOX(side, height) - 從庫存中刪除一個盒子

GETBOX( side , height ) - 返回一個體積最小的盒子，它的長度至少是邊，高度至少是高度

CHECKBOX( side , height ) - 檢查數據結構中是否存在長度至少為邊且高度至少為高度的框

我認為實現這一點的方法是通過帶有卷鍵的 RB 樹，但是如果我找到具有所需體積的框，我不知道如何在這些潛在框（最小體積的子樹）中找到具有滿足要求的最小尺寸。

任何提示？ 這是正確的方法嗎？ 或者我應該考慮其他數據結構？

Answer 1

我不認為這個問題需要復雜的數據結構

import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.stream.Collectors;

public class Box {

    private int side;

    private int height;

    private int volume;

    public Box(final int side, final int height) {
        this.side = side;
        this.height = height;
        this.volume = side * height;
    }

    public static String getKey(final int side, final int height) {
        return side + "_" + height;
    }

    public int getSide() {
        return side;
    }

    public int getHeight() {
        return height;
    }

    public int getVolume() {
        return height;
    }

    @Override
    public boolean equals(final Object o) {
        if (this == o) {
            return true;
        }
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) {
            return false;
        }
        final Box box = (Box) o;
        return side == box.side &&
               height == box.height;
    }

    @Override
    public int hashCode() {
        return Objects.hash(side, height);
    }
}

public class StockOfBoxes {

    private Map<String, Box> dictionary = new HashMap<>();

    public void insert(int side, int height) {
        dictionary.put(Box.getKey(side, height), new Box(side, height));
    }

    public void remove(int side, int height) {
        dictionary.remove(Box.getKey(side, height));
    }

    public Box get(int side, int height) {
        List<Box> filtered = dictionary
                .values()
                .stream()
                .filter(b -> b.getHeight() >= height && b.getSide() >= side)
                .collect(Collectors.toList());

        Box boxWithMinVolume = null;

        for (Box box: filtered) {
            if (boxWithMinVolume == null || boxWithMinVolume.getVolume() > box.getVolume()) {
                boxWithMinVolume = box;
            }
        }

        return boxWithMinVolume;
    }

    public boolean check(int side, int height) {
        return dictionary
            .values()
            .stream()
            .anyMatch(b -> b.getHeight() >= height && b.getSide() >= side);
    }
}

方法的時間復雜度：

插入 - O(1)

刪除 - O(1)（見這個）

進行）

檢查）

我認為任何數據結構都不會讓您改善這個數字。 即使您以某種方式改進了獲取/檢查，它也會導致插入的時間復雜度變差。