Question

我刚遇到一个问题，我想知道解决这个问题的最佳方法是什么。

我有一份清单

L = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], [2, 4, 6, 8, 10, 12], [3, 6, 9, 12, 15], ....]

假设 L 的大小 n ，找到所有存在的元素 k 或更多次的最佳方法是什么在 L ？

例如，如果k = 2，那么我应该得到 [2, 3, 4, 6, 12]。

Answer 1

假设L的大小为n，那么在L中找到所有存在k次或多次的元素的最佳方法是什么？

传统方式是迭代每个列表一次并在HashMap<Integer, Integer>中收集时间值（其中key是数字，值是次数）。然后，您只需从地图中收集值为k或更多的所有键：

 public static List<Integer> getResultListByMap(List<List<Integer>> inputList, int k) {
    Map<Integer, Integer> times = new HashMap<>();
    for (List<Integer> integers : inputList) {
        for (Integer integer : integers) {
            if (times.keySet().contains(integer)) {
                times.put(integer, times.get(integer) + 1);
            } else {
                times.put(integer, 1);
            }
        }
    }

    List<Integer> result = new ArrayList<>();
    for (Map.Entry<Integer, Integer> entry : times.entrySet()) {
        if (entry.getValue() >= k) {
            result.add(entry.getKey());
        }
    }
    return result;
}

result列表包含列表k或更多次列出的所有数字

更新：好的，我已经知道您已经使用HashMap方法而且对您来说速度很慢。我编写了一个带有Java 8 Stream API功能的算法，它使用列表连接，排序和从并行性中获得奖励：

public static List<Integer> getResultListBySort(List<List<Integer>> inputList, int k) {
    List<Integer> newList = inputList.parallelStream()
            .flatMap(l -> l.parallelStream()).sorted().collect(Collectors.toList());

    List<Integer> result = new ArrayList<>();

    Integer prev = null;
    int sum = newList.get(0);
    for (Integer integer : newList) {
        if (integer.equals(prev)) {
            sum++;
        } else {
            if (sum >= k) {
                result.add(integer);
            }
            sum = 1;
        }
        prev = integer;
    }
    return result;
}

2000 x 2000问题大小快了两倍 - 2000个列表有2000个元素（现在只需半秒钟就能在我的电脑上获得结果列表）

Benchmark                       Mode  Samples  Score  Score error  Units
c.c.b.MyBenchmark.testMap       avgt       20  0,972        0,030   s/op
c.c.b.MyBenchmark.testSorted    avgt       20  0,534        0,005   s/op

Answer 2

这完全取决于在L上执行的操作的频率。考虑到你偶尔做这个操作然后用O（n_1 + n_2 + n_3 + ... + n_n）找到结果就可以了时间复杂性。即，通过迭代数组和计数来找出每一次。如果它是一个频繁的操作，为什么不对数组数组进行排序或为什么不使用缓存。我认为最好的方法完全取决于您的使用情况。

Answer 3

维护一个额外的count数组，用于存储完全遍历的元素数。然后，在更新元素计数的同时遍历列表，并在更新元素的计数等于k时，将其添加到最终答案列表，该列表最初为空。但要实现这一点，您应该知道给定数组中的最大元素。

final_answer = []
count = [0 for i in range(max_el)] # put very large number here e.g. 1000
for sublist in L:
    for element in sublist:
        count[element] += 1
        if count[element] == k:
            final_list.append(element)

打印（final_answer）

查找列表中存在超过k次的所有元素的最佳方法

3 个答案: