[英]Adding the elements of a double[] array without using a loop in java
我有一個巨大的雙[] 。 (例如:例如。double double[] array = new double[] {2.0, 3.1, 4.2, 8.9, 10.11, ........}
)
我想一次得到該數組的所有元素的總和 。 (不使用循環) 。
你有任何想法嗎?
不,您無法在一個步驟中計算值列表的總和。 即使有一個API方法或某個提供sum函數的庫,它也會在內部使用循環。 求和算法的復雜性是O(n)(對於單CPU)。
一個出路可能是使用並行計算,但這是一個回答你的問題的理論方法。 您至少需要與陣列單元一樣多的CPU來計算步驟中的總和。 (或者一個虛擬CPU,其FP寄存器數量與數組值一樣多)。
在開始查看Java或其他庫的API之前:
public static double sum(double...values) {
double result = 0;
for (double value:values)
result += value;
return result;
}
用法:
double sum = sum(array); // this is in your main code -> no loop (visible)
是的,使用循環。 這就是他們的目的。 數百個元素是陣列的小尺寸,幾乎沒有時間處理。
首先,“數百”不是“巨大的”(“數百萬”),其次,除非你有一些關於元素的先驗信息(比如它們是特定系列的一部分),否則添加元素而不進行循環是不可能的。 。
在Java 8中:
Arrays.stream(array).sum();
如果你想在多個CPU上並行:
Arrays.stream(array).parallel().sum();
我更喜歡以下方法。
package rfcampusdata;
public class TestClass {
public static void main(String[] args) {
String str = "1,2,3,4,5";
String[] arr = str.split(",");
int length = arr.length;
System.out.println(sum(length, arr));
}
static Double temp = new Double(0);
public static Double sum(int length, String[] arr) {
int length_m = length - 1;
String[] arr_m = arr;
temp += Double.parseDouble(arr[length_m]);
if (length_m != 0) {
sum(length_m, arr_m);
} else {
// temp += Integer.parseInt(arr[0]);
// System.out.println(temp);
}
return temp;
}
如果您的數組已分配給cern.colt.matrix庫中的DoubleMatrix1D對象,則可以使用zSum()方法,它將返回數組中所有元素的總和,而不必循環
your_sum = your_array.zSum()
循環是最簡單,最有效的方法,例如在Java中對數組或集合的元素求和。
有一些方法可以對不涉及顯式循環的數組進行求和,但它們涉及使用模擬的高階函數,並且在用Java編寫時它們很復雜且難看。 (並且它們很昂貴並且在引擎蓋下使用循環。)
Java不是一種函數式編程語言。 如果您想/需要在Java平台上進行函數式編程,請使用Scala或Clojure。
如果你真的關心准確性,一個簡單的循環可能會導致一些問題。 雙打不包含任意精度。 這是一個簡單的例子,展示了使用循環的缺陷。
float f = 0;
for(int i = 0; i < 1000*1000*1000; ++i){
++f;
}
System.out.println(f);
我們希望f為10億,或1.0E9,但我們得到1.6777216E7。 這是因為浮點數只能保持大約6-7位數的精度。 雙精度可以保持大約16-17位的精度,這意味着它不太可能有問題,但它不能解決問題。
要解決這個問題,我們不需要在它們之間存在很大的差異時添加兩個數字。 這可以使用PriorityQueue完成。 我們將取出前兩個數字,添加它們,然后將它們放回隊列中。 當隊列只剩下1個號碼時,我們將其返回。
public static double queueSum(double[] da){
PriorityQueue<Double> pq = new PriorityQueue<Double>(da.length);
for(double d : da)
pq.add(d);
while(pq.size() > 1)
pq.add(pq.poll() + pq.poll());
return pq.poll();
}
當然,准確性確實是以時間為代價的。 這從循環和的O(n)變為O(n lg(n)),更不用說所涉及對象的開銷。
因為雙精度比浮點數精確得多,所以你可能不需要使用它,除非你有大量的雙精度(數百萬/十億)和/或你的數字之間的差異很大。
編輯:如果所有數字的大小大致相同,則此代碼將有助於避免問題並保持O(n)時間。 如果兩個樣本之間存在較大的幅度差異,或者數字以可能導致較大幅度差異的方式分布,則可能會遇到與之前相同的問題。
public static double treeSum(double[] da){
double[] dc = da.clone();
int len = dc.length;
while(len > 1){
len = (len + 1) / 2;
for(int i = 0; i < len; ++i)
dc[i] += dc[i + len];
dc[len] = 0;
}
return dc[0];
}
如果數組中的數據類型是對象類型Double ,而不是基本類型double ,那么你可以在java 8中使用stream ,如下所示:
Double[] test = new Double[] {2.0, 3.1, 4.2, 8.9, 10.11};
List<Double> list = Arrays.asList(test);
double sum = list.stream().mapToDouble(p -> p).sum();
System.out.println(sum);
您需要在函數內部創建一個嵌套類,並在嵌套類中使用遞歸來執行添加:
public double sumArrayNoLoop(double[] v){
class compute {
double total = 0.0;
public void sumArray(double[] v,int offset){
if((offset - 1) < 0) return;
if(offset > (v.length - 1)) offset = v.length;
total += v[offset - 1];
sumArray(v,offset - 1);
}
}
compute c = new compute();
c.sumArray(v, v.length);
return c.total;
}
一世
任何擁有大量雙打的人都可以查找cern.colt.list.AbstractDoubleList,它是為了優化添加(元素)等操作而構建的。
正如其他人所說,如果你想要數組中所有元素的總和,你應該寫一個循環。
循環是最簡單的方法,但是因為你要求另一個:
遞歸:
double sumResult = sum(data, 0, 0);
double sum(double [] d, int sum, int index) {
if ( index > d.length ) return sum;
else return sum(d, sum + d[index], index+1);
}
我沒有測試過,但它應該在上面的某個地方工作。
編輯:不建議使用這樣的構造,因為對於大型數組,您可能會非常快地達到StackOverflowException。
朋友這是我完成的完美解決方案。我正在用字符串處理復雜的情況。 我們可以直接使用雙數組。
public class TestClass {
public static void main(String[] args) {
String str = "1,2,3,4,5";
String[] arr = str.split(",");
int length = arr.length;
System.out.println(sum(length, arr));
}
static Double temp = new Double(0);
public static Double sum(int length, String[] arr) {
int length_m = length - 1;
String[] arr_m = arr;
temp += Double.parseDouble(arr[length_m]);
if (length_m != 0) {
sum(length_m, arr_m);
} else {
// temp += Integer.parseInt(arr[0]);
// System.out.println(temp);
}
return temp;
}
美好的一天!!!!
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