Question

问题：我们有一系列数字对，如[（10,20），（30,10），（30,40），（20,10），（90,80），（40,30），（50,60）]。输出：打印序列中的对称对。 ex（10,20）（20,10）（30,40）（40,30）。

我能够使用两个for循环来解决这个问题，并在序列中搜索对称对的每个项目。但复杂性是O（n ^ 2）。任何其他方法或数据结构可以减少时间复杂度？

Answer 1

使用哈希，您可以执行O(N)

遍布每对（a，b）
- 检查对（b，a）是否已设置
- 如果没有将对（a，b）添加到集合
- 如果有，请添加到解决方案

Answer 2

python实现

data = [(10, 20), (30, 10), (30, 40), (20, 10), (90, 80), (40, 30), (50, 60)]

output = {}

for (a, b) in data:
    v_min = min(a, b)
    v_max = max(a, b)

    if not output.has_key((v_min, v_max)):
        output[(v_min, v_max)] = 0

    output[(v_min, v_max)] += 1

pairs = filter(lambda (v, count): count >= 2, output.items())
print map(lambda ((a, b), count) : ((a, b), (b, a)), pairs)

将搜索的时间复杂度降低到小于n ^ 2

2 个答案: