Question

考虑到我有一组值的值映射，在Java中，这个映射的类型是：

Map<Set<Object>, Object> setToObjMap;

给定一组新的对象set，我希望在setToObjMap中找到关联键是“搜索集”的子集的所有值。

因此，例如，如果我的地图是：

["telephone", "hat"] -> "book"
["laugh", "fry", "mouse"] -> "house"
["dog", "cat"] -> "monster"

然后，给定搜索集["telephone", "hat", "book", "dog", "cat"]，我将检索值“book”和“monster”。

在实践中，setToObjectMap中可能有成千上万的条目，集合中有数万个可能的值。搜索集通常有大约10个元素。

我希望有一种有效的方法可以做到这一点，不需要遍历地图中的所有键。任何人都可以提出任何建议吗？

Answer 1

您可以创建查找数据结构

Map<String,List<Finder>>

Finder有一个int count和max以及一个res字。请注意，列表是为了处理setToObjMap中的许多集可以共享相同单词的情况，这不在您的示例中。

"telephone" -> [{res:"book",count=0,max=2}]
"hat" -> same object as above
"laugh" -> [{res:"house",count=0,max=3}]
...

这个查找集合可以快速构建，甚至可以在查找后更快地进行刷新。

查找算法遍历set，对于每个单词，每个Finder对此单词进行迭代，它会增加count变量。第二遍，获取查找地图的所有值，如果count==max，则将res放入结果中。

Init算法：

for Entry e in setToObjMap
  Finder f = new Finder(e.value, 0, e.key.size) // res, count, max
  for String word in e.key
    lookup.get(word).add(f)

查找算法：

for String word in set
  for Finder f in lookup.get(word)
    f.count ++
for Finder f in lookup.values()
  if (f.count==f.max)
    res.add(f.res)

重置算法：

for Finder f in lookup.values()
    f.count = 0

至于复杂性，如果n是set中的元素数量，m是setToObjMap中的值数，则复杂度将为O（n + m）

Answer 2

迭代地图是一种选择。这需要O（ n × m ）时间，其中<em> n 是地图中的条目数， m 是查询集中的项目数;由于子集检查， m 因子出现了。

另一个选项是生成集合的all subsets以在地图中搜索和查找这些内容。这需要O（2 ^ m ）时间。如果2 ^ m 与 n 相比较小，那么这可能比第一个选项更快（因此 m 应该非常小）。在您的示例用例中，2 ^ m = 2 ^ 10 = 1024，小于数万。

如果已知查询集大小发生变化，您甚至可以使用混合策略：计算数字2 ^ m 并检查它是否小于 n ，然后根据检查结果选择这两个选项中的最佳选项。

Answer 3

如果相关的集很小，并且地图很大，最好的方法是生成集合的所有子集并在地图中查找它们。

如果您的集合中包含k个元素，并且地图中存在n个关联，那么2^k次查找与n子集检查相反。您会看到n = 1000和k = 20这不是一个坏主意，但对于n = 100000和k = 10，这将是一场胜利。

Answer 4

另一个选择是构建从单个元素到键集的索引：

"hat" -> ["telephone", "hat"]
"telephone" -> ["telephone", "hat"]
"laugh"->["laugh", "fry", "mouse"]
"fry"->["laugh", "fry", "mouse"]
"mouse"->["laugh", "fry", "mouse"]
"dog" -> ["dog", "cat"]
"cat" -> ["dog", "cat"]

它允许通过输入快速查询键集。

Answer 5

如果您的集合的成员是某个排序的子图，那么您可以将它们保存在树结构中，并在树叶处附加键值映射。然后，当您沿着树中的子集路径行进时，该子树下的所有叶子都将是包含您的子集的集合。

如何在地图中有效地查找集合的子集？

5 个答案: