Question

我想用Dictionary<Dictionary<char,int>, List<string>>实现一个算法来查找词典中的字谜词。

因为我需要为这个词典实现我的自定义EqualityComparer，访问时间是否仍为O（1），即大O（1）？

第二个问题，作为EqualityComparer的一部分，我还需要实现GetHashCode()。确定GetHashCode() Dictionary<Dictionary<char,int>, List<string>>的有效方法是什么？

我刚想出了这种方法，还有更好的选择吗？

public int GetHashCode(Dictionary<char, int> obj)
    {
        unchecked
        {
            int hashCode = 17;
            foreach (var item in obj)
            {
                hashCode += 23 * item.Key.GetHashCode();
            }
            return hashCode;
        }
    }

任何建议都表示赞赏。谢谢！

Answer 1

如何将单词“need”转换为字符串“d1e2n1”而不是使用Dictionary作为键？为了构建此字符串，您可以使用二叉树。 char将用作键，字符计数为value。二叉树按键自动排序，而字典则不然。

您可以通过将二进制表示与XOR运算相结合来计算单个哈希值的组合哈希值。使用C＃，您可以执行以下操作：

public override int GetHashCode()
{
    // Combine hashcode of a and b
    return a.GetHashCode() ^ b.GetHashCode();
}

在未排序列表中查找条目是O（n）操作。如果使用二进制搜索，则在排序列表中查找条目是O（log（n））操作。

在字典中的列表中查找单词是O（1 + n）操作，它与O（n）操作相同，或者是O（1 + log（n））操作，即与O（log（n））操作相同。

修改

这是一个可能的实现：

var anagrams = new Dictionary<string, List<string>>(); foreach (string word in words) { string key = GetFrequency(word); List<string> list; if (anagrams.TryGetValue(key, out list)) { list.Add(word); } else { list = new List<string> { word }; anagrams.Add(key, list); } }

它使用此方法获取密钥：

private string GetFrequency(string word) { var dict = new SortedDictionary<char, int>(); // Implemented as binary tree foreach (char c in word.ToLower()) { int count; if (dict.TryGetValue(c, out count)) { dict[c] += 1; } else { dict[c] = 1; } } return dict.Aggregate(new StringBuilder(), (sb, item) => sb.Append(item.Key).Append(item.Value), sb => sb.ToString()); }

将这个定义用于单词......

var words = new List<string> { "need", "eden", "team", "meat", "meta", "Nat", "tan" };

这个测试...

foreach (var item in anagrams.OrderBy(x => x.Key)) { Console.WriteLine(); Console.WriteLine(item.Key + ":"); foreach (string word in item.Value.OrderBy(w => w)) { Console.WriteLine(" " + word); } }

...产生此输出

a1e1m1t1: meat meta team a1n1t1: Nat tan d1e2n1: eden need

编辑＃2：

这是Ben Voigt建议的频率计算

private string GetFrequencyByBenVoigt(string word) { char[] chars = word.ToLower().ToCharArray(); Array.Sort(chars); return new string(chars); }

测试结果将是

aemt: meat meta team ant: Nat tan deen: eden need

Answer 2

Dictionary<TKey, TValue> 的访问时间接近 O（1），但并非如此。在理想情况下（良好分布/少碰撞），您可以将其视为O（1）。在由于GetHashCode值的低差异而存在大量冲突的情况下，访问时间降低并且可以接近O（N）。

Answer 3

基于容器内容的哈希码将是容器中项目数的O(n)。您可以将字典包装在另一种类型中并缓存哈希代码，这样它只需要计算一次......但我可以想到几种比字典更有效的方法来存储数据。

什么是Dictionary的词典<dictionary <char，int>，List <string>＆gt; ，它仍然是O（1）？</string> </dictionary <char，int>

3 个答案: