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我有两个范围,想检查它们在 Python (v3.5) 中是否重叠。这些是一些解决方案。
1a:使用 set intersection
with range:
def overlap_intersection_set(range1, range2):
return bool(set(range1).intersection(range2))
1b:使用 set intersection
两个集合:
def overlap_intersection_two_sets(range1, range2):
return bool(set(range1).intersection(set(range2)))
2:使用any
和范围in
:
def overlap_any(range1, range2):
return any([i1 in range2 for i1 in range1])
我一直在尝试计算这些方法的成本,主要是在时间方面,但空间复杂性也可能相当大。
Python Wiki page "Time Complexity"集合交叉点的列表(平均情况):
Intersection s&t (average case):
O(min(len(s), len(t))
(replace "min" with "max" if t is not a set)
对于解决方案 1b,我因此假设 O(min(len(range1), len(range2))
,再加上从一个范围创建的集合的两倍。我考虑 bool
函数非常便宜。
对于解决方案 1a:O(max(len(range1), len(range2))
,加上一次从范围创建的集合。
对于解决方案2(any
):我没有找到很多关于复杂性的文档,无论是any
还是范围in
。对于后者,我假设范围的行为类似于列表,这意味着每个 in
调用的 O(n)
,因此导致 O(n* m)
与 n=len(range1)
和 m=len(range2)
。同时,any
应在找到匹配项后立即指向快捷方式,并且可以避免创建集合。
因此,我的问题涉及算法的复杂性及其特定于 Python 的实现:
bool()
函数到底有多贵?in
是否真的像在列表中一样 (O(n)
)?这不容易根据经验进行评估,因为实际计算时间在很大程度上取决于范围的属性,即找到重叠元素的时间及其大小。这就是为什么我正在寻找更具分析性的解释。
最佳答案
不要那样做。相反:
上述算法与范围大小无关,也可以处理非整数范围。
类似于:
def is_overlapped(r1, r2):
if r1.lowest > r2.lowest:
r1, r2 = r2, r1
return r1.highest > r2.lowest
更完整的实现:
from collections import namedtuple
class Range(namedtuple('Range', 'lowest, highest')):
__slots__ = ()
def __new__(_cls, lowest, highest):
'Enforces lowest <= highest'
if lowest > highest:
lowest, highest = highest, lowest
return super().__new__(_cls, lowest, highest)
def is_overlapped(r1, r2):
r1, r2 = sorted([r1, r2])
return r1.highest > r2.lowest
if __name__ == '__main__':
range1, range2 = Range(4, -4), Range(7, 3)
assert is_overlapped(range2, range1) == is_overlapped(range1, range2)
print(is_overlapped(range2, range1)) # True
关于Python:检查重叠范围的复杂性,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48095978/
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