2009-11-06 12 views
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Estoy convirtiendo algunos códigos C++ a C# y llama a std :: map :: lower_bound (k) para encontrar una entrada en el mapa cuya clave sea igual o mayor que k. Sin embargo, no veo ninguna forma de hacer lo mismo con SortedDictionary de .NET. Sospecho que podría implementar una solución con SortedList, pero lamentablemente SortedList es demasiado lento (O (n) para insertar y eliminar claves). ¿Que puedo hacer?¿Qué diccionario .NET admite una operación de "encontrar la clave más cercana"?

Nota: Encontré una solución que aprovecha mi situación particular ... Específicamente, mis claves son una población densa de enteros comenzando en un poco más de 0, así que utilicé una lista <TValue> como mi diccionario con el el índice de lista que sirve como clave, y la búsqueda de una clave igual o mayor que k se puede hacer en solo unas pocas iteraciones de bucle. Pero aún sería bueno ver respondida la pregunta original.

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mismo [pregunta] (http://stackoverflow.com/questions/12412869/efficiently-find-nearest-dictionary-key), pero sin restricción en 'SortedList '. – nawfal

Respuesta

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Creé tres estructuras de datos relacionadas con árboles B + que proporcionan esta funcionalidad para cualquier tipo de datos: BList<T>, BDictionary<K,V> and BMultiMap<K,V>. Cada una de estas estructuras de datos proporciona FindLowerBound() y FindUpperBound() métodos que funcionan como los de C++ lower_bound y upper_bound.

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digamos que usted tiene algo como esto

Dictionary<string, int> dict = ... 
\\and you have 
k \\- is the key to find or if it is not than at least greater 
\\ you write 

var entry = dict.Where(o => o.key >= k).First(); 
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Eso no funciona: encuentra la primera clave al menos igual a k, que puede no ser la más cercana. Dejando eso de lado, el rendimiento es demasiado pobre para mis necesidades (es O (N)). – Qwertie

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("al menos igual a k" debe ser "al menos tan grande como k") – Qwertie

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:) dijiste "para encontrar una entrada en el mapa cuya clave sea igual o mayor que k". – Omu

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encuentra más cercana a K:

dict.Keys.Where(i => i >= K).OrderBy(i => i).First(); 

o mucho más rápido:

public int? GetNearestKey(dict, K) 
{ 
    int? lowerK = null; 
    foreach (int key in dict.Keys) 
    { 
     if (key == K) 
     { 
      lowerK = K; 
      break; 
     } 
     else if (key >= K && (!lowerK.HasValue || key < lowerK)) 
     { 
      lowerK = key; 
     } 
    } 
    return lowerK; 
} 
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er ... ahora sube de O (n) a O (n log n). – Qwertie

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Necesito hacerlo en O (log n). En teoría, SortedDictionary es capaz de hacer esto, pero no veo una API para ello. – Qwertie

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El problema es que un diccionario/tabla hash está diseñado para llegar a una ubicación de memoria única basada en un valor de entrada, por lo que necesitará una estructura de datos diseñada para acomodar un rango relacionado con cada valor que almacena, y al mismo tiempo actualizar cada intervalo correctamente

Creo que skip lists (o árboles binarios balanceados) pueden ayudarlo. Aunque no pueden realizar búsquedas en O (n), pueden hacerlo logarítmicamente y aún más rápido que los árboles.

Sé que esta no es una respuesta adecuada, ya que no puedo decir que el .NET BCL ya contenga una clase de este tipo, desafortunadamente tendrá que implementar una usted mismo o buscar un ensamblado de terceros que la admita. Sin embargo, parece haber un buen ejemplo en The CodeProject here.

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SortedDictionary parece implementarse con un árbol rojo-negro; Lástima que no todas sus capacidades se hacen públicas. – Qwertie

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No existe una implementación de colección de árbol de búsqueda binaria en el marco base, por lo que tendrá que crear una o encontrar una implementación. Como ha señalado, SortedList es el más cercano en términos de búsqueda, pero es más lento (debido a su implementación de matriz subyacente) para la inserción/eliminación.

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SortedDictionary es un árbol de búsqueda binario. Su API pública simplemente deja de lado la funcionalidad de búsqueda. – Qwertie

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Creo que hay un error en la pregunta sobre la complejidad SortedList.

SortedList tiene O (log (n)) complejidad amortizada para inserting artículo nuevo. Si sabe de antemano la capacidad, puede hacerlo en O (Log (n)) en el peor de los casos.

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Microsoft insensatamente no menciona la complejidad de la gran O en la documentación (http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.collections.sortedlist.aspx) pero parece implicar que SortedList almacena las claves y valores en matrices. Las matrices ordenadas tienen O (N) insertan complejidad si las claves que se insertan son aleatorias. – Qwertie

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Lo hace, en http://msdn.microsoft.com/en-us/library/system.collections.sortedlist.add.aspx dice: "Este método es una operación O (n) para datos sin clasificar, donde n es Count. Es una operación O (log n) si el nuevo elemento se agrega al final de la lista. Si la inserción causa un cambio de tamaño, la operación es O (n). " – Elisha

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Puede probar el código que escribí a continuación. usando búsqueda binaria, por lo tanto, suponiendo que la lista/matriz está preordenada.

public static class ListExtensions 
{ 
    public static int GetAtMostIndex<TItem, TValue>(/*this*/ IList<TItem> list, TValue value, Func<TItem, TValue, int> comparer) 
    { 
     return GetAtMostIndex(list, value, comparer, 0, list.Count); 
    } 

    public static int GetAtLeastIndex<TItem, TValue>(/*this*/ IList<TItem> list, TValue value, Func<TItem, TValue, int> comparer) 
    { 
     return GetAtLeastIndex(list, value, comparer, 0, list.Count); 
    } 

    public static int GetAtMostIndex<TItem, TValue>(/*this*/ IList<TItem> list, TValue value, Func<TItem, TValue, int> comparer, int index, int count) 
    { 
     if (count == 0) 
     { 
      return -1; 
     } 

     int startIndex = index; 
     int endIndex = index + count - 1; 
     int middleIndex = 0; 
     int compareResult = -1; 

     while (startIndex < endIndex) 
     { 
      middleIndex = (startIndex + endIndex) >> 1; ///2 
      compareResult = comparer.Invoke(list[middleIndex], value); 

      if (compareResult > 0) 
      { 
       endIndex = middleIndex - 1; 
      } 
      else if (compareResult < 0) 
      { 
       startIndex = middleIndex + 1; 
      } 
      else 
      { 
       return middleIndex; 
      } 
     } 

     if (startIndex == endIndex) 
     { 
      compareResult = comparer.Invoke(list[startIndex], value); 

      if (compareResult <= 0) 
      { 
       return startIndex; 
      } 
      else 
      { 
       int returnIndex = startIndex - 1; 

       if (returnIndex < index) 
       { 
        return -1; 
       } 
       else 
       { 
        return returnIndex; 
       } 
      } 
     } 
     else 
     { 
      //todo: test 
      return startIndex - 1; 
     } 
    } 

    public static int GetAtLeastIndex<TItem, TValue>(/*this*/ IList<TItem> list, TValue value, Func<TItem, TValue, int> comparer, int index, int count) 
    { 
     if (count == 0) 
     { 
      return -1; 
     } 

     int startIndex = index; 
     int endIndex = index + count - 1; 
     int middleIndex = 0; 
     int compareResult = -1; 

     while (startIndex < endIndex) 
     { 
      middleIndex = (startIndex + endIndex) >> 1; ///2 
      compareResult = comparer.Invoke(list[middleIndex], value); 

      if (compareResult > 0) 
      { 
       endIndex = middleIndex - 1; 
      } 
      else if (compareResult < 0) 
      { 
       startIndex = middleIndex + 1; 
      } 
      else 
      { 
       return middleIndex; 
      } 
     } 

     if (startIndex == endIndex) 
     { 
      compareResult = comparer.Invoke(list[startIndex], value); 

      if (compareResult >= 0) 
      { 
       return startIndex; 
      } 
      else 
      { 
       int returnIndex = startIndex + 1; 

       if (returnIndex >= index + count) 
       { 
        return -1; 
       } 
       else 
       { 
        return returnIndex; 
       } 
      } 
     } 
     else 
     { 
      return endIndex + 1; 
     } 
    } 
} 
+0

Gracias por contribuir con este algoritmo de búsqueda binaria, pero no habría resuelto mi problema, ya que requiere una matriz ordenada. En mi escenario (lo siento por no ser claro en la pregunta), las inserciones de las teclas se entrelazan con las consultas clave. Mantener el orden de clasificación de una matriz en TODAS las inserciones (para que las búsquedas binarias sean posibles) requiere O (N) tiempo. Por lo tanto, una matriz ordenada por clave no tendría un buen rendimiento. Ahora, si la matriz se puede construir de antemano y luego seguir con una serie de consultas, la ordenación solo tendría que hacerse una vez, lo que sería eficiente. Pero esa no era una opción para mí. – Qwertie

2

Me tomó un par de meses de trabajo, pero al final me puede ofrecer al menos una solución parcial a este problema ... Yo lo llamo el compacto Patricia Trie, un diccionario ordenada que ofrece una "Buscar siguiente más grande clave "operación.

http://www.codeproject.com/KB/recipes/cptrie.aspx

es sólo una solución parcial, ya que sólo ciertos tipos de claves son compatibles, es decir, byte[], string, y todos los tipos de enteros primitivos (Int8..UInt64).Además, la clasificación de cadenas distingue entre mayúsculas y minúsculas.

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-1: esto es chapado en oro. http://c2.com/cgi/wiki?GoldPlating –

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Estoy de acuerdo. Hay otras soluciones mejores, por ejemplo, 'TreeDictionary ' en [C5 Collections] (http://www.itu.dk/research/c5/index.html) que es una implementación de árbol rojo-negro, y ya tiene los métodos 'WeakSuccessor' /' TryWeakSuccessor' . – Riko

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Puede hacer esto para SortedSet<T> con los métodos de extensión siguientes:

public static class SortedSetExtensions 
{ 
    public static bool FindLowerOrEqualThan<T>(this SortedSet<T> set, T value, out T first) 
    { 
     if(set.Count == 0) 
     { 
      first = default(T); 
      return false; 
     } 

     var minimum = set.Min; 

     if(set.Comparer.Compare(minimum, value) > 0) 
     { 
      first = default(T); 
      return false; 
     } 

     first = set.GetViewBetween(minimum, value).Max; 
     return true; 
    } 

    public static bool FindGreaterOrEqualThan<T>(this SortedSet<T> set, T value, out T first) 
    { 
     if (set.Count == 0) 
     { 
      first = default(T); 
      return false; 
     } 

     var maximum = set.Max; 

     if (set.Comparer.Compare(maximum, value) < 0) 
     { 
      first = default(T); 
      return false; 
     } 

     first = set.GetViewBetween(value, maximum).Min; 
     return true; 
    } 
} 
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