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algorithm - 如何找到给定集合中多重集合的所有子集?

转载 作者:塔克拉玛干 更新时间:2023-11-03 05:23:57 25 4
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假设我有一组 D 的多重集:

D = {
{d, g, o},
{a, e, t, t},
{a, m, t},
}

给定一个多重集M,比如

M = {a, a, m, t}

我想要一个算法 f 为我提供 D 的所有元素,这些元素是 M 的子集(或更准确地说,“submultisets”) >:

f = {{a, m, t}}

如果我们只做一个这样的查询,扫描 D 的所有元素(在 O(#D) 时间内)显然是最优的。但是如果我们想回答许多针对相同 D 和不同 M 的查询,我们可以通过将 D 预处理为一些更智能的数据结构。

我们可以将所有 D 放入哈希表中,并遍历 M 的所有可能子集,在哈希表中查找每个子集,但那是 O(2 ^#M)。适合小型 M,不适合中到大型 M

#M 中是否可以在多项式时间内完成此操作?或者也许将一个已知的 NP 完全问题简化为这个问题,以证明不可能很快?

编辑:我刚刚意识到在最坏的情况下,我们需要输出所有的D,所以#D仍然会出现在时间复杂度上。因此,让我们假设输出的大小受某个常数的限制。

最佳答案

这是 TernarySearchTree (TST) 的快速实现,可以帮助您解决问题。多年前,我受到 DrDobbs 上一篇文章的启发。您可以在 http://www.drdobbs.com/database/ternary-search-trees/184410528 阅读更多相关信息。 .它提供了一些有关 TST 和性能分析的背景。

在您的问题描述示例中,D 将是包含“dgo”、“aett”和“amt”键的字典。值与键相同。

M 是您的搜索字符串,基本上是说“给我字典中的所有值,键包含这些字母的子集或所有”。字符的顺序并不重要。人物 '。'在搜索中用作通配符。

对于任何给定的 M,此算法和数据结构不需要您查看 D 的所有元素。因此在这方面它会很快。我也对访问的节点数做了一些测试,大多数时候,访问的节点数只是字典中总节点数的一小部分,即使对于找不到的键也是如此。

此算法还允许您输入最小和最大长度,以限制字典返回的键。

对于冗长的代码,我们深表歉意,但它已经完成,您可以进行测试。

import java.util.ArrayList;
import java.io.*;

public class TSTTree<T>
{
private TSTNode<T> root;
private int size = 0;
private int totalNodes = 0;

public int getSize() { return size; }

public int getTotalNodes() { return totalNodes; }

public TSTTree()
{
}

public TSTNode<T> getRoot() { return root; }

public void insert(String key, T value)
{
if(key==null || key.length()==0) return;

char[] keyArray = key.toCharArray();

if(root==null) root = new TSTNode<T>(keyArray[0]);
TSTNode<T> currentNode = root;
TSTNode<T> parentNode = null;

int d = 0;
int i = 0;

while(currentNode!=null)
{
parentNode = currentNode;
d = keyArray[i] - currentNode.getSplitChar();
if(d==0)
{
if((++i) == keyArray.length) // Found the key
{
if(currentNode.getValue()!=null)
System.out.println(currentNode.getValue() + " replaced with " + value);
else
size++;
currentNode.setValue(value); // Replace value at Node
return;
}
else
currentNode = currentNode.getEqChild();
}
else if(d<0)
currentNode = currentNode.getLoChild();
else
currentNode = currentNode.getHiChild();
}

currentNode = new TSTNode<T>(keyArray[i++]);
totalNodes++;
if(d==0)
parentNode.setEqChild(currentNode);
else if(d<0)
parentNode.setLoChild(currentNode);
else
parentNode.setHiChild(currentNode);

for(;i<keyArray.length;i++)
{
TSTNode<T> tempNode = new TSTNode<T>(keyArray[i]);
totalNodes++;
currentNode.setEqChild(tempNode);
currentNode = tempNode;
}

currentNode.setValue(value); // Insert value at Node
size++;
}

public ArrayList<T> find(String charsToSearch) {
return find(charsToSearch,1,charsToSearch.length());
}

// Return all values with keys between minLen and maxLen containing "charsToSearch".
public ArrayList<T> find(String charsToSearch, int minLen, int maxLen) {
ArrayList<T> list = new ArrayList<T>();
char[] charArray = charsToSearch.toCharArray();
int[] charFreq = new int[256];
for(int i=0;i<charArray.length;i++) charFreq[charArray[i]]++;
maxLen = charArray.length>maxLen ? maxLen : charArray.length;
pmsearch(root,charFreq,minLen,maxLen,1, list);
return list;
}

public void pmsearch(TSTNode<T> node, int[] charFreq, int minLen, int maxLen, int depth, ArrayList<T> list) {
if(node==null) return;

char c = node.getSplitChar();
if(isSmaller(charFreq,c))
pmsearch(node.getLoChild(),charFreq,minLen,maxLen,depth,list);
if(charFreq[c]>0) {
if(depth>=minLen && node.getValue()!=null) list.add(node.getValue());
if(depth<maxLen) {
charFreq[c]--;
pmsearch(node.getEqChild(),charFreq,minLen,maxLen,depth+1,list);
charFreq[c]++;
}
}
else if(charFreq['.']>0) { // Wildcard
if(depth>=minLen && node.getValue()!=null) list.add(node.getValue());
if(depth<maxLen) {
charFreq['.']--;
pmsearch(node.getEqChild(),charFreq,minLen,maxLen,depth+1,list);
charFreq['.']++;
}
}
if(isGreater(charFreq,c))
pmsearch(node.getHiChild(),charFreq,minLen,maxLen,depth,list);
}

private boolean isGreater(int[] charFreq, char c) {
if(charFreq['.']>0) return true;

boolean retval = false;
for(int i=c+1;i<charFreq.length;i++) {
if(charFreq[i]>0) {
retval = true;
break;
}
}
return retval;
}

private boolean isSmaller(int[] charFreq, char c) {
if(charFreq['.']>0) return true;

boolean retval = false;
for(int i=c-1;i>-1;i--) {
if(charFreq[i]>0) {
retval = true;
break;
}
}
return retval;
}
}

下面是一个小测试程序。测试程序只是按照确切的顺序在您的示例中插入 4 个键/值对。如果你有一个包含很多元素的 D,那么最好先对它进行排序,然后以锦标赛的方式构建字典(即插入中间元素,然后递归地填充左半部分和右半部分)。这将确保树是平衡的。

import org.junit.*;
import org.junit.runner.*;
import java.io.*;
import java.util.*;
import org.junit.runner.notification.Failure;

public class MyTest
{
static TSTTree<String> dictionary = new TSTTree<String>();

@BeforeClass
public static void initialize() {
dictionary.insert("dgo","dgo");
dictionary.insert("aett","aett");
dictionary.insert("amt","amt");
}

@Test
public void testMethod() {
System.out.println("testMethod");
ArrayList<String> result = dictionary.find("aamt");
System.out.println("Results: ");
for(Iterator it=result.iterator();it.hasNext();) {
System.out.println(it.next());
}
}

@Test
// Test with a wildcard which finds "dgo" value
public void testMethod1() {
System.out.println("testMethod1");
ArrayList<String> result = dictionary.find("aamtdo.");
System.out.println("Results: ");
for(Iterator it=result.iterator();it.hasNext();) {
System.out.println(it.next());
}
}

public static void main(String[] args) {
Result result = JUnitCore.runClasses(MyTest.class);
for (Failure failure : result.getFailures()) {
System.out.println(failure.toString());
}
}
}

关于algorithm - 如何找到给定集合中多重集合的所有子集?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22223651/

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