如何使用時間復雜度優於O（n ^ 2）的STL向量和STL算法進行左連接？
[英]How to do a left join with STL vector and STL algorithms with time complexity better than O(n^2)?
問題描述
我有2個向量，包含，讓我們說Person（姓名，姓氏等）對象。 我想取一個向量（讓它命名為“大”）然后對於這個向量中的每個元素在第二個中找到對應的元素（“小”）並將一些數據從“小”向量元素合並到“大”向量元件。 此操作與SQL術語中的左連接非常相似，但具有額外的數據合並。 最簡單的方法是進行2個循環，但這將導致O（n ^ 2）時間復雜度。 我可以用STL算法做得更好嗎？
3 個解決方案
解決方案1
5 已采納 2011-03-04 16:00:27
如果對小向量進行排序 ，則可以通過掃描大向量獲取合並部分的O（n log n），並使用binary_search查找小向量中的元素。
解決方案2
2 2011-03-04 16:01:03
是! 您可以在O（nlogn）時間復雜度中執行此操作。 對第二個向量進行排序，需要O（nlogn）時間。 對於第一個向量中的每個元素，使用二分搜索（STL具有binary_search算法）在第二個元素中找到對應的元素，並將數據合並到第一個向量中的元素。 對於第一個向量中的每個元素，我們花費O（logn）時間。 因此，這種方法的運行時間復雜度為O（nlogn）。
解決方案3
2 2011-03-04 16:04:50
如果您的列表不經常更改，您可以對兩個列表進行排序，然后通過簡單地遍歷兩個列表以線性時間進行合並。
如果您的列表一直在變化，那么您可能最好將“小”容器排序，例如map或set 。 在這種情況下，只需對要加入的大列表中的每個項目使用find 。
size（）G ++中STL容器的復雜性：哪些容器是O（n）？
[英]size() complexity of STL containers in G++: which containers are O(n)?
就時間復雜度而言，堆排序/優先級隊列是否比 C++ 中的映射（STL 中的有序映射）更好？
[英]Is a heapsort/Priority queue better than a map (ordered map in STL) in C++ in terms of time complexity?
為什么STL算法的指針要比std :: vector迭代器快得多？
[英]Why are STL algorithms much faster with pointers than std::vector iterators?
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