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甚至有一个共同元素的合并集

algorithm

我正在尝试对对象进行分类。每个对象都由称为的唯一标识符属性标识id。所以我的分类逻辑就是这样。首先,我准备一个对象列表,然后分类函数一次获取2个对象,并返回一个frozenset包含它们的对象id。因此,如果object1object5属于同一类别,frozenset(id1,id5)则返回a。现在我继续将这些Frozensets添加到集合中,所以最终我有了这样的集合

matched_set=(
             frozenset(id1,id2),
             frozenset(id9,id3),
             frozenset(id9,id2),
             frozenset(id24,id22),
             frozenset(id1,id23),
             frozenset(id25,id24),
             frozenset(id30,id24)
            )

现在,因为带有id1和的对象id2属于同一类别,带有id9和的对象id3属于同一类别,带有id9和的对象id2属于同一类别,带有的对象id1,id2,id3,id9应该属于同一类别。所以我应该有这样的集合set(id1,id2,id3,id9)
有人可以提供算法吗?谢谢


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2020-07-28

共1个答案

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听起来您正在寻找不连续的数据结构

给定您的ID集,您的类别会将它们分成不相交的子集。不相交的数据结构通过选择一个代表ID来表示每个类别,该ID将由对其任何成员的查询返回。(被隔离的ID各自构成一个类别,然后返回自己)

对不连续集数据结构的更新结合了任何两个id的类别,以便将来的查询为两个子集的成员返回相同的代表。(如果两个ID已经是同一类别的成员,则该更新在功能上是无操作的)

通常的方法是将每个类别表示为反向树:每个ID都有一个parent链接,但没有子链接。“代表元素”是树的根,可以通过跟随父链接轻松查询。更新需要找到两个ID的树的根,并且(如果它们不同)通过将一个根作为另一个的父树来合并树。

通过添加几个简单的优化(查询“折叠”查询路径以直接指向根,并且更新始终选择最深树的根作为合并父级),该算法变得非常高效,可以在“
almost-O”中运行(1)摊销时间。

如果要在线访问每个类别中ID的完整列表,则应维护一个附加到每个类别根目录的累积列表,并在每次合并中将它们串联起来。通常,以这种方式维护有关类别的大量统计信息会很方便。

2020-07-28