我需要根据条件快速确定数组中元素的可能uniq组合。
他们有以下结构:
[[id,parent_id]]
我对小型阵列没有任何问题。如果所有parent_id都是uniq。例如:
a = (1..6).to_a.map{ |a| [a,a] }
=> [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6, 6]]
a.combination(3).size # => 20
立即回答。
如果我有重复发生的parent_id的id,我仍然可以使用组合并遍历所有组合。
a = (1..7).to_a.map{ |a| [a,a] };a[6] = [7,6]
=> [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6, 6], [7, 6]]
a.combination(3).size # => 35
valid_combos = a.combination(3).to_a.select { |c| c.map(&:last).uniq.size == c.size }.size # => 30
在小阵列上仍然很快。但是如果数组有33个条目,其中1个重复发生的parent_id,我将不得不检查1166803110组合。这很慢。当然。
欢迎任何关于如何快速有效地解决这个问题的想法或提示。
我喜欢Array类的组合方法。但我也会使用哈希或设置。
也可能有以下数组:
a = [[1, 1], [2, 1], [3, 1], [4, 2], [5, 2], [6, 2], [7, 3], [8, 3]]
a.combination(3).size #=> 56
但只有18个“有效”。
感谢任何帮助。
编辑:
有效输入没有重复出现的parent_id:
[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]
有效输出,每组合4个(5个uniq组合):
[[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]], [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [5, 5]], [[1, 1], [2, 2], [4, 4], [5, 5]], [[1, 1], [3, 3], [4, 4], [5, 5]], [[2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]]
有效输入1重复出现的parent_id:
[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6,5]]
有效输出,每组合4个(9个uniq组合):
[[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]], [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [5, 5]], [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [6, 5]], [[1, 1], [2, 2], [4, 4], [5, 5]], [[1, 1], [2, 2], [4, 4], [6, 5]], [[1, 1], [3, 3], [4, 4], [5, 5]], [[1, 1], [3, 3], [4, 4], [6, 5]], [[2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]], [[2, 2], [3, 3], [4, 4], [6, 5]]]
这些是无效的组合[5,5]和[6,5]是不允许的:
[[[1, 1], [2, 2], [5, 5], [6, 5]], [[1, 1], [3, 3], [5, 5], [6, 5]], [[1, 1], [4, 4], [5, 5], [6, 5]], [[2, 2], [3, 3], [5, 5], [6, 5]], [[2, 2], [4, 4], [5, 5], [6, 5]], [[3, 3], [4, 4], [5, 5], [6, 5]]]
答案 0 :(得分:3)
如果我理解正确,您需要所有可能的ID组合,其中ID不会共享父ID。我有一些不同的东西,只是为了好玩,没有真正的想法,如果性能会提高。
x = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6,5]]
首先,让我们翻一番。
hash = x.reduce({}) {|hash, pair| (hash[pair.last] ||= []).push pair.first}
#=> {1=>[1], 2=>[2], 3=>[3], 4=>[4], 5=>[5, 6]}
现在我们获得父ID的所有可能组合。
parents = hash.keys.combination(4).to_a
#=> [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 5], [1, 2, 4, 5], [1, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 5]]
现在我们将每个父ID映射到它的子ID。
children = parents.map do |array|
array.map {|parent| hash[parent]}
end
#=> [[[1], [2], [3], [4]], [[1], [2], [3], [5, 6]], [[1], [2], [4], [5, 6]], [[1], [3], [4], [5, 6]], [[2], [3], [4], [5, 6]]]
此时我们已经深入了解阵列。现在,我们采用每个子阵列的产品来获得所有可能的组合,我们甚至不需要将它们统一起来。
children.map {|array| array.first.product *array.drop(1)}.flatten(1)
#=> [[1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 5], [1, 2, 3, 6], [1, 2, 4, 5], [1, 2, 4, 6], [1, 3, 4, 5], [1, 3, 4, 6], [2, 3, 4, 5], [2, 3, 4, 6]]
现在你拥有了所有的id组合,并且可以使用它们来查找父ID,如果你仍然需要它们使用hash
表的反面。
性能怎么样?我通过运行this file进行基准测试。
有50个条目,25个重复,以及4个组合:
3957124
Original: 8.719000 0.110000 8.829000 ( 8.860909)
3957124
Simons: 4.875000 0.094000 4.969000 ( 6.458309)
因此理论上看起来更快。但是,有125个条目,25个重复,以及4个组合:
9811174
Original: 22.875000 0.281000 23.156000 ( 23.213483)
9811174
Simons: 20.703000 0.391000 21.094000 ( 21.232167)
哪个速度不快。这是因为对于如此多的组合,Ruby花费了大部分时间进行内存分配(尝试在任务管理器或top
中观看),这在Ruby中是 dog-slow 。没有任何有用的方法可以预先分配内存,所以超出某一点就可以达到硬限制。
但这只是发生,因为你强迫Ruby一次收集所有数组项。如果您使用特定用例允许您单独处理每个组合,则可以避免大部分内存分配。通过使用每个子数组(this file)调用yield
:
9811174
Simons: 8.485000 0.000000 8.485000 ( 8.476653)
快得多。您还将观察到内存使用量保持不变。 It's still gonna take a while though。但是,如果您有多个核心,原则上可以并行化,因为一旦您拥有散列,每个组合可以独立于其他组合进行处理。我会留下你试试:)
答案 1 :(得分:2)
您可以按照以下方式执行此操作。
<强>代码强>
def combos(pairs, group_size)
pairs.group_by(&:last).
values.
combination(group_size).
flat_map { |a| a.shift.product(*a) }
end
<强>实施例强>
pairs = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [6,5]]
combos(pairs, 4)
#=> [[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4]],
# [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [5, 5]],
# [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [6, 5]],
# [[1, 1], [2, 2], [4, 4], [5, 5]],
# [[1, 1], [2, 2], [4, 4], [6, 5]],
# [[1, 1], [3, 3], [4, 4], [5, 5]],
# [[1, 1], [3, 3], [4, 4], [6, 5]],
# [[2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]],
# [[2, 2], [3, 3], [4, 4], [6, 5]]]
combos(pairs, 5)
#=> [[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]],
# [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [6, 5]]]
combos(pairs, 1).size #=> 6
combos(pairs, 2).size #=> 14
combos(pairs, 3).size #=> 16
combos(pairs, 4).size #=> 9
combos(pairs, 5).size #=> 2
<强>解释强>
对于示例中使用的数组pairs
和
group_size = 4
我们执行以下计算。首先,我们通过每对的最后一个元素(即parent_id
)对对的元素进行分组:
h = pairs.group_by(&:last)
#=> {1=>[[1, 1]], 2=>[[2, 2]], 3=>[[3, 3]], 4=>[[4, 4]], 5=>[[5, 5], [6, 5]]}
我们只需要来自此哈希的值:
b = h.values
#=> [[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[4, 4]], [[5, 5], [6, 5]]]
我们现在获得b
:
enum = b.combination(group_size)
#=> b.combination(4)
#=> #<Enumerator: [[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[4, 4]],
# [[5, 5], [6, 5]]]:combination(4)>
我们可以通过将它转换为数组来查看此枚举器的(5)元素:
enum.to_a
#=> [[[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[4, 4]]],
# [[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[5, 5], [6, 5]]],
# [[[1, 1]], [[2, 2]], [[4, 4]], [[5, 5], [6, 5]]],
# [[[1, 1]], [[3, 3]], [[4, 4]], [[5, 5], [6, 5]]],
# [[[2, 2]], [[3, 3]], [[4, 4]], [[5, 5], [6, 5]]]]
最后一步是将enum
的每个元素映射到其元素的乘积(enum
的每个元素都是一对数组)。我们使用Enumerable#flat_map,因此我们不必随后进行任何展平:
enum.flat_map { |a| a.shift.product(*a) }
返回group_size = 4
的示例中给出的数组。
让我们更仔细地看一下上一个陈述中发生的事情:
enum1 = enum.flat_map
#=> #<Enumerator: #<Enumerator: [[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[4, 4]],
# [[5, 5], [6, 5]]]:combination(4)>:flat_map>
您可能希望将enum1
视为“复合枚举器”。 enum1
的元素将被Enumerator#each(将调用Array#each)传递到其块中,并分配给块变量a
。让我们看一下传递给块的第二个值。
跳过第一个:
a = enum1.next
#=> [[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[4, 4]]]
传递第二个:
a = enum1.next
#=> [[[1, 1]], [[2, 2]], [[3, 3]], [[5, 5], [6, 5]]]
我们采用以下四个阵列的产品:
a[0].product(a[1], a[2], a[3])
#=> [[[1, 1], [2, 2], [3, 3], [5, 5]],
# [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [6, 5]]]
我们也可以写:
a[0].product(*a[1..-1])
或者,正如我所做的那样:
a.shift.product(*a)
请注意,在最后一个表达式中,a
的{{1}}是*a
执行后a
的剩余部分。