从向量向量中搜索int向量的最佳算法

Question

我是算法的新手，我试图找出最好的（在内存效率和速度方面）方法，以找出int的向量（样本向量）是否存在于向量的向量中（人口矢量）。我将用一个例子说明问题。

A = {1,2,3,4,5,6,7,8}，这些是立方体的顶点。 可以由它形成的六个面是{1,2,3,4}，{5,6,7,8}，{1,2,6,5}，{2,3,7,6}， {3,4,8,7} {4,1,8,5}

现在B = {3,4,8,7}。所以我必须找到B是否存在人口向量的多少A个向量？ （人口向量由几个As组成。）

我正在使用哈希函数，比较它的B值和A的6个向量，并为所有向量的种群向量运行循环。有没有更好的方法呢？

Answer 1

在向量中查找是线性的。

2 ==的{​​{1}}重载按照std::distance的解释使用here。

因此，只需使用惯用语std::find

即可

vector<int>

散列函数不起作用，因为它们可能会产生冲突，不能保证查找的有效性，除非您仔细检查相等性。这意味着2个或更多4个int的向量（如您的示例中）可以具有相同的哈希值。因此，您可以通过哈希找到对应关系，但实际向量不同。 （但是，您可以创建一个散列函数，将4个整数向量的子域明确地映射到子域的每个元素的唯一散列。）无论如何，这需要额外增加//vvint is the vector of vector of ints, vint is the vector of ints to be found auto it = find (vvint.begin(), vvint.end(), vint); if (it != vvint.end()) //found else //not found 空间复杂度，以及增加复杂性插入和删除。

当您定义有效的比较器并保持向量排序但对于向量不可行时，

Binary search是可能的。为了做到这一点，重载unordered_map，然后发现将变为对数，但插入和删除需要找到每个，找到添加或删除的位置，然后还可能触发调整大小或移动多个元素，表现恶化。

矢量的重点是它们没有排序。

这就是为什么存在其他结构，例如<