Question

我需要一种方法来快速计算TreeSet整数中小于X的元素数。

我可以使用

子集（）
headSet（）
tailSet（）

方法，但它们真的很慢（我只需要计数，而不是数字本身）。有办法吗？

谢谢。

编辑：

我发现了一种使事情变得更快的解决方法！我正在使用BitSet和它的cardinality（）方法。我首先创建一个BitSet，并且对于添加到TreeSet的每个元素，我在BitSet中设置相应的索引。现在，要计算小于X的元素数量，我使用：

bitset.get（0，X + 1）。cardinality（）

与treeset.subSet（0，true，X，true）.size（）相比，这要快得多。

任何人都知道为什么？我假设BitSet.cardinality（）不使用线性搜索。

Answer 1

＆＃39;真快的速度＆＃39;需要？你有多少元素？

currentTextField是O（1），因为它们会返回原始树集的视图，但是如果你subSet()/headSet()/tailSet()你的size()你仍在迭代所有原始元素，那么O（ N）。

您使用的是Java 8吗？这将大致相同，但您可以将成本并行化。

subSet()

NB EDIT

通过进一步的探索和测试，我无法证实这一说法＆＃34;如果你Set<Integer> set = new TreeSet<>(); // .. add things to set long count = set.parallelstream().filter(e -> e < x).count();你的size()你还在迭代所有原始元素＆＃34;。我错了。这个4核心机器上的subSet()比parallelstream().count()

慢约30％

Answer 2

如果不更新数据结构，只需在hashmap中保留小于X的元素数量！

如果不经常更新，请保留已排序的数字链表。在插入/删除时，在O（1）中的列表中添加/删除并更新散列映射（O（n））。

您可以使用（已排序）二叉树来更新O（Log（n））和O（Log（n））。在树的每个元素中，还保留其后代的数量。现在获得＃items＆lt;比y，你在二叉树中找到它，但是当你向右而不是向左时，也要求元素的数量。在更新时，您还需要更新新元素的祖先。

顺便说一下，如果你愿意接受大概的答案，那么也可能有更快的方法。

Answer 3

由于到目前为止所有答案都指向与Java TreeSet不同的数据结构，我建议使用Fenwick树，它有O（log（N））用于更新和查询;请参阅link了解Java实现。

Answer 4

package ArrayListTrial;

import java.util.Scanner;

public class countArray {

    public static void main(String[] args) {
        // TODO Auto-generated method stub

        int[] array = new int[100];
        Scanner scan = new Scanner(System.in);
        System.out.println("input the number you want to compare:");
        int in = scan.nextInt();
        int count = 0;
        System.out.println("The following is array elements:");
        for(int k=0 ; k<array.length ; k++)
        {
            array[k] = k+1;
            System.out.print(array[k] + " ");
            if(array[k] > in)
            {
                count++;
            }
        }
        System.out.printf("\nThere are %d numbers in the array bigger than %d.\n" , count , in);

    }

}

TreeSet：有效小于某个值的元素数

4 个答案: