對於兩組A和B,我們可以按如下方式使用最小堆。
- 排序A.
- 排序B.
- 推送(0,0)與優先功能(I,J)最小堆H | - > A [1] + B [j]的。休息關係喜歡小i和j。
- 雖然H不爲空,但pop(i,j),output(A [i],B [j]),insert(i + 1,j)和(i,j + 1)已經屬於H.
對於兩個以上的集合,使用樸素算法並進行排序以得到兩個集合。在最好的情況下(發生在每個集合相對較小時),這需要存儲O(√#元組)元組而不是Ω(#tuples)。
這是一些Python來做到這一點。它應該合理簡明地轉錄到Perl。你需要一個來自CPAN的堆庫,並將我的元組轉換爲字符串,以便它們可以是Perl哈希中的鍵。該集合也可以作爲散列來存儲。
from heapq import heappop, heappush
def largest_to_smallest(lists):
"""
>>> print list(largest_to_smallest([[1, 2, 3], [2, 4], [5]]))
[(3, 4, 5), (2, 4, 5), (3, 2, 5), (1, 4, 5), (2, 2, 5), (1, 2, 5)]
"""
for lst in lists:
lst.sort(reverse=True)
num_lists = len(lists)
index_tuples_in_heap = set()
min_heap = []
def insert(index_tuple):
if index_tuple in index_tuples_in_heap:
return
index_tuples_in_heap.add(index_tuple)
minus_sum = 0 # compute -sum because it's a min heap, not a max heap
for i in xrange(num_lists): # 0, ..., num_lists - 1
if index_tuple[i] >= len(lists[i]):
return
minus_sum -= lists[i][index_tuple[i]]
heappush(min_heap, (minus_sum, index_tuple))
insert((0,) * num_lists)
while min_heap:
minus_sum, index_tuple = heappop(min_heap)
elements = []
for i in xrange(num_lists):
elements.append(lists[i][index_tuple[i]])
yield tuple(elements) # this is where the tuple is returned
for i in xrange(num_lists):
neighbor = []
for j in xrange(num_lists):
if i == j:
neighbor.append(index_tuple[j] + 1)
else:
neighbor.append(index_tuple[j])
insert(tuple(neighbor))
謝謝,這看起來很有希望!你能給我一個「天真的算法和排序以獲得兩套」的指針嗎? – diagonallemma 2011-03-01 04:59:24
如果要A x B x C x D,則計算A x B,對其進行排序,計算C x D,對其進行排序,然後計算(A x B)x(C x D)。 – user635541 2011-03-01 11:23:56
爲了最大限度地減少空間使用量,您應該對這些組進行分組,以便天真計算的笛卡爾產品的尺寸大致相同。 – user635541 2011-03-01 12:00:24