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我正在寻找最佳解决方案来为每个用户检索最相关的输出。
我将模型简化为 UserProfile 和 Groups,如下所示
-Model Name: UserProfile
styles: ['a', 'b', 'f', 'r'] <- ('styles' are field name)
-Group 1
styles: ['a', 'f']
-Group 2
['g', 'a', 'h']
...
-Group 1,000,000
styles: ['s', 'w', 'x']
(Let's say we have millions of Groups)
我想根据用户的样式对组进行排序和检索。所以在这种情况下,“第 1 组”由于样式“a”、“f”、“第 2 组”由于样式“a”而得 1 分。
我们无法将分数存储在我们的主数据库中,因为每个用户都有不同的风格。
View .py
for group in Group.objects.all():
# store the score to the new field of the group
group.style_count = group.styles.join_count(user.styles)
list_view_output = Group.objects.order_by(style_count)
想到的问题:
您还可以提供任何建议来更好地构建它吗?
谢谢...!!!!!
最佳答案
底线是,对于数百万规模的问题,保存所有内容并对其进行排序可能不是一个好主意。
使用当前的数据结构, - 时间复杂度:O(n);几乎不可能减少 - 空间复杂度:我们可以改进很多。例如只需要前 10 个,成本可以是 O(1)。我们只能以排序的方式保存前 10 名。在线性扫描中,我们只将新组的分数与最小的分数进行比较,如果新分数较大,则将其替换
但一个可能的问题是,如果你有太多相同分数的组,那么这可能是一个问题。你需要小心处理它。
如果您以“排序”方式组织样式和组,可能会更快。例如,按字母顺序,第 2 组将是 ['a', 'g', 'h']。我们跟踪第一个或几个字母的索引。例如,以'a'开头的组将是第一批;然后以“b”开头的组,依此类推。在您的情况下,您可以通过以下方式进行搜索: 1.首先以'a'开头的组; 2.然后搜索以'b'开头的组; 3. 然后是'f'; 4. 然后是'r'。所以那些在 [a, b, f, r] 中没有任何样式的组不会被触及。这样,它可以为您节省很多时间。
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!