我有两组Animal个对象。使用查看其特征的特定算法来定义动物之间的距离。我正在尝试设计一种方法，从两组（每组一组）中找到最小化距离的对。
我有一个想法：创建一个参数化Tuple类来配对Animals。使用比较器创建PriorityQueue，根据两个成员之间的距离对Tuple<Animal>进行排序。然后，从PriorityQueue中选择第一对。
这是好的设计，还是浪费？我相信它会在O（m + n）时间运行，其中m和n是每个集合的大小。
如果Tuple是参数化类，那么如何在其上使用仅适用于Animal的Comparator？
我想使用这个findMinimalPair方法创建一个生成树，最小化Animal个对象图形的距离。如果我通过不断弹出PriorityQueue对，检查以确保每对仍然包含每个集合中的一个成员，该怎么办？
这是一个基本的例子。这是距离：
A0 A1 A2 A3
A0 0 20 33 8
A1 20 0 102 73
A2 33 102 0 6
A3 8 73 6 99
假设集合是：
A0
A1，A2，A3
这是元组的排序顺序，按距离：
(A0, A3) - 8
(A0, A1) - 20
(A0, A2) - 33
所以我们看到A3是最接近的。然后将A3移入第一个集合：
A0，A3
A1，A2
同样，我们检查最小的一对：
(A3, A2) - 6
(A0, A1) - 20
(A0, A2) - 33
(A3, A1) - 73
现在采取A2。看看它是如何工作的？
这就是我最终要做的事情。评论
答案 0 :(得分：1)
实际上，您需要创建m * n元组才能拥有所有可能的元组，这将占用O（mn）。你需要对最小为O（mn * log（mn））的元组列表进行排序，因此复杂度为O（mn * log（mn）） - 即使有优先级队列（你将有mn个插入，带有O） （log（mn））每个人的复杂性。
修改
刚刚看到上述解决方案中的错误 - 如果您只想找到最小对，实际复杂度为O（mn），因为您需要在所有对上使用一条路径。如果要获得按其距离排序的所有对的列表，以便拥有最小生成树，则它为O（mn * log（mn））。无论如何，它不是O（m + n）
答案 1 :(得分：0)
我的建议是你使用会产生u O（n.m）（不是O（n + m））的元组。然后使用桶排序算法bucket sort，其中每个桶将是一个元组..所以你将得到O（n.m）你的问题。 （根据我对你的问题的理解，你可以使用桶排序，否则你将不得不使用O（nlogn）算法）
答案 2 :(得分：0)
如果你想找到第1组和第2组之间所有可能元组之间的距离，我想你可能会遇到嵌套循环，导致O（m * n）。我认为你无法获得O（m + n）。
如果我没记错，您需要一个完整的图表才能找到最小生成树。看起来图形将具有O（V ^ 2）边（因为每对动物之间存在距离），因此如果您使用Prim算法来查找最小生成树，则可能需要使用Fibonacci堆和邻接列表（即O（E + V log（V）））。