- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
在某种程度上,这与从包含 k+1 个元素的数组生成大小为 k 的子集的问题相反。
例如,如果有人给我对 {a,b} 、 {a,c} 、 {b,c} 、{a,e} 、{b,e}、{a,f} ,我需要一个算法来告诉我三元组 {a,b,c} 和 (a,b,e} 完全覆盖了给我的对中的成对组合。我需要从示例中的对/三元组推广到 k/k+1 的情况
我的预感是会有一个记录良好且高效的算法来解决我的问题。遗憾的是,在互联网上搜索并没有帮助获得它。 stackoverflow 中已发布的问题不涵盖此问题。因此,我不得不发布这个问题来找到我的解决方案。
最佳答案
我不熟悉为此建立的算法,并且您没有要求特定的语言,因此我编写了一个 C# 算法来完成您所要求的并与提供的测试值相匹配。它没有太多现实世界的错误检查。我有一个 .Net fiddle,您可以运行它以在网络浏览器中查看结果。 https://dotnetfiddle.net/ErwTeg
它的工作原理是将数组的数组(或类似的容器)转换为字典,其中每个唯一值作为键,每个键的值是在带有该键的任何列表中找到的每个值。从您的示例中,a
获取 {b,c,e,f}
(我们称它们为好友,这就是 GetFriends
函数的作用)
AreFriendsWithEachother
函数指示所有传递的值是否与所有其他值都是友元。
然后,好友列表的结果将输入到 MakeTeam
函数,该函数通过枚举某个 key 拥有的每个好友并尝试这些好友的每个 size
长度排列,来创建给定 size
的团队。例如,在原始示例中,a
的友元排列为 {{a,b,c},{a,b,e},{a,b,f},{a,c,b},{a,c,e},{a,c,f},{a,e,b},{a,e,c},{a,e,f},{a,f,b},{a,f,c},{a,f,e}}
。其中,我们通过检查我们之前创建的好友列表来确保所有三个值都是好友。如果排列中的所有值都是友元,那么我们将其添加到结果缓存中。然后将剔除所有重复集的结果。这是通过使用 HashSet
在 C# 中处理的,它仅添加列表中尚未存在的项目。
MakeTeam
函数看起来很糟糕,因为它包含运行时可变数量的循环(通常由 foreach
可视化)。我通过枚举器上下滚动并自己模拟 foreach
循环。
我提供了 MakeTeamOf3
和 MakeTeamOf4
的版本,它们显示静态循环结构,当您提前知道 k
值时,可以轻松调整这些结构。
此处提供了相同的代码
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
namespace kfromkm1 // k elements from k minus 1
{
public class Program
{
static readonly string[][] pairs =
{
new string[] { "a", "b" },
new string[] { "a", "c" },
new string[] { "b", "c" },
new string[] { "a", "e" },
new string[] { "b", "e" },
new string[] { "a", "f" }
};
static readonly string[][] pairsExpectedResult =
{
new string[] { "a", "b", "c" },
new string[] { "a", "b", "e" }
};
static readonly string[][] triplets =
{
new string[] { "a", "b", "c" },
new string[] { "a", "b", "d" },
new string[] { "a", "c", "d" },
new string[] { "b", "c", "d" },
new string[] { "b", "c", "e" }
};
static readonly string[][] tripletsExpectedResults =
{
new string[] { "a", "b", "c", "d" }
};
public static void Main(string[] args)
{
Dictionary<string, HashSet<string>> friendsList = GetFriends(pairs);
Dump(nameof(pairs), pairs);
Console.WriteLine();
Dump(nameof(pairsExpectedResult), pairsExpectedResult);
Console.WriteLine();
HashSet<HashSet<string>> teams = MakeTeams(friendsList, 3);
Dump(nameof(teams), teams);
Console.WriteLine();
friendsList = GetFriends(triplets);
Dump(nameof(triplets), triplets);
Console.WriteLine();
Dump(nameof(tripletsExpectedResults), tripletsExpectedResults);
Console.WriteLine();
teams = MakeTeams(friendsList, 4);
Dump(nameof(teams), teams);
Console.ReadLine();
}
// helper function to display results
static void Dump<T>(string name, IEnumerable<IEnumerable<T>> values)
{
Console.WriteLine($"{name} =");
int line = 0;
bool notfirst;
foreach (IEnumerable<T> layer in values)
{
Console.Write($"{line}: {{");
notfirst = false;
foreach (T value in layer)
{
if (notfirst)
Console.Write($", {value}");
else
{
Console.Write(value);
notfirst = true;
}
}
Console.WriteLine("}");
line++;
}
}
// items are friends if they show up in a set (pair in the example) together
// list can be a list of lists, array of arrays, list of arrays, etc
// {a, b} means a and b are friends
// {a, b, c} means a is friends with b and c, b is friends with a and c, c is friends with a and b
static Dictionary<T, HashSet<T>> GetFriends<T>(IEnumerable<IEnumerable<T>> list) where T : IEquatable<T>
{
Dictionary<T, HashSet<T>> result = new Dictionary<T, HashSet<T>>();
foreach (IEnumerable<T> set in list) // one set at a time
{
foreach (T current in set) // enumerate the set from front to back
{
foreach (T other in set) // enumerate the set with a second pointer to compare every item
{
if (!current.Equals(other)) // ignore self
{
if (!result.ContainsKey(current)) // initialize this item's result hashset
result[current] = new HashSet<T>();
result[current].Add(other); // add friend (hashset will ignore duplicates)
}
}
}
}
return result;
}
// indicates whether or not all items are friends
static bool AreFriendsWithEachother<T>(Dictionary<T, HashSet<T>> friendsList, IEnumerable<T> values)
{
if (friendsList == null) // no list = no results
throw new ArgumentNullException(nameof(friendsList));
foreach (T first in values)
{
if (!friendsList.ContainsKey(first)) // not on list, has no friends
return false;
foreach (T other in values)
{
if (!friendsList[first].Contains(other) && !first.Equals(other)) // false if even one doesn't match, don't count self as non-friend for computational ease
return false;
}
}
return true; // all matched so true
}
// size represents how many items should be in each team
static HashSet<HashSet<T>> MakeTeams<T>(Dictionary<T, HashSet<T>> friendsList, int size) where T : IEquatable<T>
{
if (friendsList == null) // no list = no results
throw new ArgumentNullException(nameof(friendsList));
if (size < 2)
throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(size), size, "Size should be greater than 2");
HashSet<HashSet<T>> result = new HashSet<HashSet<T>>(HashSet<T>.CreateSetComparer());
T[] values = new T[size];
IEnumerator<T>[] enumerators = new IEnumerator<T>[size - 1]; // gotta cache our own enumerators with a variable number of "foreach" layers
int layer;
bool moveNext;
foreach (T key in friendsList.Keys) // this is a mess because it's a runtime variable number of copies of enumerators running over the same list
{
values[0] = key;
for (int index = 0; index < size - 1; index++)
enumerators[index] = friendsList[key].GetEnumerator();
moveNext = true;
layer = 0;
while (moveNext)
{
while (layer < size - 1 && moveNext)
{
if (enumerators[layer].MoveNext())
layer++;
else
{
if (layer == 0)
moveNext = false;
else
{
enumerators[layer].Reset();
layer--;
}
}
}
for (int index = 1; index < size; index++)
values[index] = enumerators[index - 1].Current;
if (values.Distinct().Count() == size && AreFriendsWithEachother(friendsList, values))
result.Add(new HashSet<T>(values));
layer--;
}
}
return result;
}
// provided as an example
static HashSet<HashSet<T>> MakeTeamsOf3<T>(Dictionary<T, HashSet<T>> friendsList) where T : IEquatable<T>
{
if (friendsList == null) // no list = no results
throw new ArgumentNullException(nameof(friendsList));
HashSet<HashSet<T>> result = new HashSet<HashSet<T>>(HashSet<T>.CreateSetComparer());
T[] values;
foreach (T key in friendsList.Keys) // start with every key
{
foreach (T first in friendsList[key])
{
foreach (T second in friendsList[key])
{
values = new T[] { key, first, second };
if (values.Distinct().Count() == 3 && AreFriendsWithEachother(friendsList, values)) // there's no duplicates and they are friends
result.Add(new HashSet<T>(values));
}
}
}
return result;
}
// provided as an example
static HashSet<HashSet<T>> MakeTeamsOf4<T>(Dictionary<T, HashSet<T>> friendsList) where T : IEquatable<T>
{
if (friendsList == null) // no list = no results
throw new ArgumentNullException(nameof(friendsList));
HashSet<HashSet<T>> result = new HashSet<HashSet<T>>(HashSet<T>.CreateSetComparer());
T[] values;
foreach (T key in friendsList.Keys) // start with every key
{
foreach (T first in friendsList[key])
{
foreach (T second in friendsList[key])
{
foreach (T third in friendsList[key])
{
values = new T[] { key, first, second, third };
if (values.Distinct().Count() == 4 && AreFriendsWithEachother(friendsList, values)) // there's no duplicates and they are friends
result.Add(new HashSet<T>(values));
}
}
}
}
return result;
}
}
}
关于java - 如果给我一堆组合,每个组合都有 k-1 个元素,如何生成大小为 k 个元素的列表?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52491472/
很难说出这里问的是什么。这个问题是含糊的、模糊的、不完整的、过于宽泛的或修辞性的,无法以目前的形式得到合理的回答。如需帮助澄清此问题以便重新打开它,visit the help center 。 已关
我们可以说 O(K + (N-K)logK)相当于O(K + N logK)对于 1 < = K <= N ? 最佳答案 简短的回答是它们不等价,这取决于k 的值。如果k等于N,那么第一个复杂度是O(
我有以下解决方案,但我从其他评论者那里听说它是 O(N * K * K),而不是 O(N * K)其中 N 是 K 列表的(最大)长度,K 是列表的数量。例如,给定列表 [1, 2, 3] 和 [4,
我试图理解这些语法结构之间的语义差异。 if ((i% k) == (l % k) == 0) 和 if ((i % k) == 0 && (l % k) == 0) 最佳答案 您的特定表达式((i
我有时会使用一维数组: A = np.array([1, 2, 3, 4]) 或 2D 阵列(使用 scipy.io.wavfile 读取单声道或立体声信号): A = np.array([[1, 2
在文档聚类过程中,作为数据预处理步骤,我首先应用奇异向量分解得到U、S和Vt 然后通过选择适当数量的特征值,我截断了 Vt,这让我从阅读的内容中得到了很好的文档-文档相关性 here .现在我正在对矩
我问的是关于 Top K 算法的问题。我认为 O(n + k log n) 应该更快,因为……例如,如果您尝试插入 k = 300 和 n = 100000000,我们可以看到 O(n + k log
这个问题与另一个问题R:sample()密切相关。 。我想在 R 中找到一种方法来列出 k 个数字的所有排列,总和为 k,其中每个数字都是从 0:k 中选择的。如果k=7,我可以从0,1,...,7中
我目前正在评估基于隐式反馈的推荐系统。我对排名任务的评估指标有点困惑。具体来说,我希望通过精确度和召回率来进行评估。 Precision@k has the advantage of not requ
我在 Python 中工作,需要找到一种算法来生成所有可能的 n 维 k,k,...,k 数组,每个数组都沿轴有一行 1。因此,该函数接受两个数字 - n 和 k,并且应该返回一个数组列表,其中包含沿
我们有 N 对。每对包含两个数字。我们必须找到最大数 K,这样如果我们从给定的 N 对中取 J (1 2,如果我们选择三对 (1,2),我们只有两个不同的数字,即 1 和 2。 从一个开始检查每个可能
鉴于以下问题,我不能完全确定我当前的解决方案: 问题: 给定一个包含 n 元素的最大堆,它存储在数组 A 中,是否可以打印所有最大的 K 元素在 O(K*log(K)) 中? 我的回答: 是的,是的,
我明白了: val vector: RDD[(String, Array[String])] = [("a", {v1,v2,..}),("b", {u1,u2,..})] 想转换成: RDD[(St
我有 X 个正数,索引为 x_i。每个 x_i 需要进入 K 组之一(其中 K 是预先确定的)。令 S_j 为 K_j 中所有 x_i 的总和。我需要分配所有 x_i 以使所有 S_j 的方差最小化。
关闭。这个问题是not reproducible or was caused by typos .它目前不接受答案。 这个问题是由于错别字或无法再重现的问题引起的。虽然类似的问题可能是on-topi
我正在研究寻找原始数的算法,看到下面的语句,我不明白为什么。 while (k*k <= n) 优于 while (k <= Math.sqrt(n)) 是因为函数调用吗?该调用函数使用更多资源。 更
我想找到一种尽可能快的方法来将两个小 bool 矩阵相乘,其中小意味着 8x8、9x9 ... 16x16。这个例程会被大量使用,所以需要非常高效,所以请不要建议直截了当的解决方案应该足够快。 对于
有没有一种惯用的方法来获取 Set和 Function ,并获得 Map实时取景? (即 Map 由 Set 和 Function 组合支持,例如,如果将元素添加到 Set ,则相应的条目也存在于 M
这个问题在这里已经有了答案: Can a local variable's memory be accessed outside its scope? (20 个答案) returning addr
给定一个矩阵:- k = [1 2 3 ; 4 5 6 ; 7 8 NaN]; 如果我想用 0 替换一个数字,比如 2,我可以使用这个:k(k==2) =
我是一名优秀的程序员,十分优秀!