Question

这就是我想要做的：我有一个名为merge（）的例程，它经常被调用。它的任务是合并称为“块”的数据结构，其内容是由“s_idx”和“e_idx”表示的整数范围，分别表示起始索引和结束索引。相邻块是块，其范围可以组合成新的连续范围。例如，具有范围（25,32）的块3和具有范围（33,40）的块4是相邻的，因此它们的范围可以组合以产生新的连续范围（25,40）。所以最后，只剩下一个块，将所有单独的块组合起来产生范围（0，N-1），其中N是块的总数。

我的问题是：有没有有效的算法来执行这样的操作？

当前实现使用O（N ^ 2）算法，随着块数的增加，该算法会显着减慢。

for( int i=0 ; i<_merge_list.max()-1 ; i++ )
    {
        for( int j=i+1 ; j<_merge_list.max() ; j++ )
        {
            if( _merge_list.exist(i) && _merge_list.exist(j) )
            {
                if( _merge_list[i]->get_end_idx() + 1 ==    _merge_list[j]->get_start_idx() )
                {
                    _merge_list[i]->set_end_idx( _merge_list[j]->get_end_idx() );
                    _merge_list[i]->set_link( _merge_list[j]->get_block_idx() );


                                    perform(_merge_list[i]);

                    _merge_list.remove(j);          
                }
            }
        }

    }

Answer 1

您的所有街区都被保证是连续的吗？如果是这种情况，在O（N）时间内找到min，max索引应该是微不足道的，然后创建一个最后一个块，否则你可以先对块进行排序然后合并O（NlogN）+ O（N）= O（NlogN）< / p>

如果以排序方式维护块，则合并块只需要O（N）时间。如果你同时拥有它们，那么首先排序块数组，然后合并。如果你逐渐得到它们，你就会以维持排序顺序的方式合并到块数组中。

有效地合并相邻块

1 个答案: