我有一个数组,正在寻找重复项。
duplicates = false;
for(j = 0; j < zipcodeList.length; j++){
for(k = 0; k < zipcodeList.length; k++){
if (zipcodeList[k] == zipcodeList[j]){
duplicates = true;
}
}
}
但是,当没有重复项时,此代码不起作用。为什么?
On the nose answer..
duplicates=false;
for (j=0;j<zipcodeList.length;j++)
for (k=j+1;k<zipcodeList.length;k++)
if (k!=j && zipcodeList[k] == zipcodeList[j])
duplicates=true;
编辑后切换.equals()
回原来的位置,==
因为我在你正在使用的地方阅读int
过,最初的问题尚不清楚。还要设置k=j+1
,以将执行时间减半,但仍为O(n 2)。
A faster (in the limit) way
这是一种基于哈希的方法。你需要为自动装箱付款,但是它是O(n)而不是O(n 2)。一个进取的人会去寻找一个基于int的原始哈希集(Apache或Google Collections有这样的东西,methinks。)
boolean duplicates(final int[] zipcodelist)
{
Set<Integer> lump = new HashSet<Integer>();
for (int i : zipcodelist)
{
if (lump.contains(i)) return true;
lump.add(i);
}
return false;
}
Bow to HuyLe
请参阅HuyLe的答案以了解或多或少的O(n)解决方案,我认为这需要几个附加步骤:
static boolean duplicates(final int[] zipcodelist)
{
final int MAXZIP = 99999;
boolean[] bitmap = new boolean[MAXZIP+1];
java.util.Arrays.fill(bitmap, false);
for (int item : zipcodeList)
if (!bitmap[item]) bitmap[item] = true;
else return true;
}
return false;
}
Or Just to be Compact
static boolean duplicates(final int[] zipcodelist)
{
final int MAXZIP = 99999;
boolean[] bitmap = new boolean[MAXZIP+1]; // Java guarantees init to false
for (int item : zipcodeList)
if (!(bitmap[item] ^= true)) return true;
return false;
}
Does it Matter?
好吧,所以我运行了一个基准测试,到处都比较麻烦,但这是代码:
import java.util.BitSet;
class Yuk
{
static boolean duplicatesZero(final int[] zipcodelist)
{
boolean duplicates=false;
for (int j=0;j<zipcodelist.length;j++)
for (int k=j+1;k<zipcodelist.length;k++)
if (k!=j && zipcodelist[k] == zipcodelist[j])
duplicates=true;
return duplicates;
}
static boolean duplicatesOne(final int[] zipcodelist)
{
final int MAXZIP = 99999;
boolean[] bitmap = new boolean[MAXZIP + 1];
java.util.Arrays.fill(bitmap, false);
for (int item : zipcodelist) {
if (!(bitmap[item] ^= true))
return true;
}
return false;
}
static boolean duplicatesTwo(final int[] zipcodelist)
{
final int MAXZIP = 99999;
BitSet b = new BitSet(MAXZIP + 1);
b.set(0, MAXZIP, false);
for (int item : zipcodelist) {
if (!b.get(item)) {
b.set(item, true);
} else
return true;
}
return false;
}
enum ApproachT { NSQUARED, HASHSET, BITSET};
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args)
{
ApproachT approach = ApproachT.BITSET;
final int REPS = 100;
final int MAXZIP = 99999;
int[] sizes = new int[] { 10, 1000, 10000, 100000, 1000000 };
long[][] times = new long[sizes.length][REPS];
boolean tossme = false;
for (int sizei = 0; sizei < sizes.length; sizei++) {
System.err.println("Trial for zipcodelist size= "+sizes[sizei]);
for (int rep = 0; rep < REPS; rep++) {
int[] zipcodelist = new int[sizes[sizei]];
for (int i = 0; i < zipcodelist.length; i++) {
zipcodelist[i] = (int) (Math.random() * (MAXZIP + 1));
}
long begin = System.currentTimeMillis();
switch (approach) {
case NSQUARED :
tossme ^= (duplicatesZero(zipcodelist));
break;
case HASHSET :
tossme ^= (duplicatesOne(zipcodelist));
break;
case BITSET :
tossme ^= (duplicatesTwo(zipcodelist));
break;
}
long end = System.currentTimeMillis();
times[sizei][rep] = end - begin;
}
long avg = 0;
for (int rep = 0; rep < REPS; rep++) {
avg += times[sizei][rep];
}
System.err.println("Size=" + sizes[sizei] + ", avg time = "
+ avg / (double)REPS + "ms");
}
}
}
With NSQUARED:
Trial for size= 10
Size=10, avg time = 0.0ms
Trial for size= 1000
Size=1000, avg time = 0.0ms
Trial for size= 10000
Size=10000, avg time = 100.0ms
Trial for size= 100000
Size=100000, avg time = 9923.3ms
With HashSet
Trial for zipcodelist size= 10
Size=10, avg time = 0.16ms
Trial for zipcodelist size= 1000
Size=1000, avg time = 0.15ms
Trial for zipcodelist size= 10000
Size=10000, avg time = 0.0ms
Trial for zipcodelist size= 100000
Size=100000, avg time = 0.16ms
Trial for zipcodelist size= 1000000
Size=1000000, avg time = 0.0ms
With BitSet
Trial for zipcodelist size= 10
Size=10, avg time = 0.0ms
Trial for zipcodelist size= 1000
Size=1000, avg time = 0.0ms
Trial for zipcodelist size= 10000
Size=10000, avg time = 0.0ms
Trial for zipcodelist size= 100000
Size=100000, avg time = 0.0ms
Trial for zipcodelist size= 1000000
Size=1000000, avg time = 0.0ms
BITSET Wins!
但是只有一个头发.... 15ms的误差在内currentTimeMillis(),我的基准测试中有一些空白。请注意,对于任何超过100000的列表,你都可以简单地返回,true因为会有重复项。实际上,如果列表是随机的,则可以为更短的列表返回true WHP。道德是什么?在极限情况下,最有效的实现是:
return true;
而且你不会经常犯错。
我有一个带有ID,姓名和地址字段的员工类。如果两个雇员的 ID 和姓名完全相同,则认为他们是一样的。现在我有一个员工列表,现在我的任务是收集重复的员工。 这是我的员工类代码,带有基于id和name字段重写的hascode和equals方法。 现在我有这个代码可以找到重复的员工 这段代码运行良好,并在我的集合中给出了id为1的雇员。 如何使用Java 8 lamda和streams执行相同的操作?在
我试着解决这个数组列表问题,但没有成功 无论如何,在while循环中,我必须向ArrayList添加新的字符串项。 如果有一个重复的项目,应该有一个消息说重复的项目。 While循环将按单词结束中断
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好的,所以我查询DB并从IP地址列表生成一个数组: 返回的数组看起来像这样: 但是如果我想找到上面列表中的第一个或任何IP,出于某种原因,它什么也找不到: 我到底做错了什么?
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