我需要比较2张地图,我正在寻找最好的方法。特别是,给定输入中的两个映射,我需要确定它们的条目中是否至少有80%是相同的。目前的做法是:
-Data以key->值的形式存储在两个文件中。
例如:
1.1.1.0/24 | 178 188 198
1.1.2.0/24 | 199 2212 2999 212 ....
在此文件中存储大约600K个条目。
- 条目上传到地图中,然后进行比较。
由于数据量巨大,执行速度非常慢。 (我需要多次进行这种比较)。我甚至不知道地图是否是最好的数据结构。考虑到2个文件中的条目数可能不同(第一个中存在的一些条目可能不存在于第二个amd中,反之亦然),并且文件中的条目按字母顺序排序。我使用的是Python。
两种不同的方法:
1)在上传包含元组的集合后,执行如下比较:
def checkSame(bgpt1, bgpt2):
size1 = len(bgpt1)
size2 = len(bgpt2)
num_shared_ip = float(len(bgpt1 & bgpt2))
ratio = num_shared_ip / max(size1, size2)
return ratio
2)使用地图,通过迭代进行比较:
def compareMaps(map1,map2):
counter=0
for keyM1 in map1:
if keyM1 in map2:
if map2[keyM1]==map1[keyM1]:
counter+=1
...
答案 0 :(得分:1)
由于您的文件已排序,因此您不必存储它们,甚至不必在行之外解析它们。您可以使用较小的当前元素继续前进:
def count_equal(a, b):
"""
Counts the number of values that are equal in two sorted iterables.
>>> odds = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
>>> primes = [2, 3, 5, 7, 11, 13]
>>> count_equal(odds, primes)
5
"""
return _count_equal(iter(a), iter(b))
def _count_equal(a, b):
c = 0
x = next(a)
y = next(b)
try:
while True:
while x < y:
x = next(a)
while y < x:
y = next(b)
if x == y:
c += 1
x = next(a)
y = next(b)
except StopIteration:
return c
您可以在同一次读取中分别跟踪每个文件中有多少行:
from __future__ import division
class CountingIterable:
def __init__(self, iterable):
self.iterable = iterable
def __iter__(self):
count = 0
for x in self.iterable:
yield x
count += 1
self.count = count
with open('file1.txt', 'r') as a, open('file2.txt', 'r') as b:
a_counter = CountingIterable(a)
b_counter = CountingIterable(b)
a_iterator = iter(a_counter)
b_iterator = iter(b_counter)
n = count_equal(a_iterator, b_iterator)
# consume any remaining elements to acquire count
for _ in a_iterator: pass
for _ in b_iterator: pass
result = n / max(a_counter.count, b_counter.count)
答案 1 :(得分:0)
由于您没有发布任何代码,我可以尝试提出一些想法。
也许您可以尝试merge sort这两个文件,然后将每一行与下一行进行比较(这需要每个文件都有一个唯一的密钥)。对于每次点击,您可以将计数器更新为1,当您最终到达文件末尾时,您将使用行计数除以获得相似性。
另一个想法是计算Jaccard Similarity,但这要求每个文件都有唯一的值,并且您的数据适合内存。读取两个文件中的所有值并创建(键:值)字符串集。 (Set表示每个值的基数为1)。然后你可以使用这个功能:
def compute_jaccard_index(set_1, set_2):
n = len(set_1.intersection(set_2))
return n / float(len(set_1) + len(set_2) - n)
返回归一化索引[0 - 1],表示两组的相似程度。
编辑:刚看到您发布的代码。按照我的建议,在元组集上尝试Jaccard Index。您还可以使用ready implementations for Jaccard Index
之一