Algorithm 如何从具有链接信息的成对数据列表中查找唯一名称的数量?
我有n行数据集,每个数据集有两个由空格分隔的组件。第一个是卡号,第二个是名字。如果一个人有相同的卡号或姓名,那么他就是相同的。如何从数据集中找到唯一人员的总数 例如: 1A 1b 2 B 3 C 此数据集有两个唯一的个人。这是因为第一行和第二行卡号相同,第二行和第三行名称相同Algorithm 如何从具有链接信息的成对数据列表中查找唯一名称的数量?,algorithm,graph-theory,Algorithm,Graph Theory,我有n行数据集,每个数据集有两个由空格分隔的组件。第一个是卡号,第二个是名字。如果一个人有相同的卡号或姓名,那么他就是相同的。如何从数据集中找到唯一人员的总数 例如: 1A 1b 2 B 3 C 此数据集有两个唯一的个人。这是因为第一行和第二行卡号相同,第二行和第三行名称相同 什么样的算法可以用来解决这类问题?我提出的解决方案是使用某种分区:大多数操作都是在O(1)或O(logn)中完成的,并且由用户完成一次,因此时间复杂度大约是O(n),O(logn),这取决于字典的实现方式 int Coun
什么样的算法可以用来解决这类问题?我提出的解决方案是使用某种分区:大多数操作都是在O(1)或O(logn)中完成的,并且由用户完成一次,因此时间复杂度大约是O(n),O(logn),这取决于字典的实现方式
int CountUnique(Person persons)
{
Dictionary<string, int> phones = new Dictionary<string, int>(); //Keep a dictionary where each phone number is mapped to a partition
Dictionary<string, int> email = new Dictionary<string, int>(); //Keep a dictionary where each email is mapped to a partition
bool[,] linked = new bool[n, n]; //Lookup table used to tell if 2 partitions are linked (represents the same person)
int count = 0;
int max = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
Person p = persons[i];
int pA = -1, pB = -1; // Partition found using the phone number, Partition found using email
if (phones.ContainsKey(p.Phone))
{
pA = phones[p.Phone];
}
if (emails.ContainsKey(p.Email))
{
pB = emails[p.Email];
}
if (pA == -1 && pB == -1) // First case, not found: Add both phones and email and create a new partition. Number of unique persons is also incremented.
{
phones.Add(p.Phone.Trim(), max);
emails.Add(p.Email.Trim().ToLower(), max);
max++;
count++;
}
else
{
if (pA != -1 && pB != -1 && pA != pB) // Found using both parameters on different partitions
{
if (!linked[pA, pB] && !linked[pB, pA]) // If the partition are not linked, link them
{
count--; // We'lost one partition => one unique person less
linked[pA, pB] = linked[pB, pA] = true;
}
}
if (pA == -1) // We did find an existing email but no phone
{
phones.Add(p.Phone.Trim(), pB); // Add the phone number
max++;
}
if (pB == -1) // We did find an existing phone but no email
{
emails.Add(p.Email.Trim().ToLower(), pA); // Add the email number
max++;
}
}
}
return count;
}
int CountUnique(个人)
{
Dictionary phones=new Dictionary();//保留一个字典,其中每个电话号码都映射到一个分区
Dictionary email=new Dictionary();//保留一个字典,其中每个电子邮件都映射到一个分区
bool[,]linked=newbool[n,n];//用于判断两个分区是否链接的查找表(表示同一个人)
整数计数=0;
int max=0;
对于(int i=0;i少了一个唯一的人
链接的[pA,pB]=链接的[pB,pA]=真;
}
}
if(pA=-1)//我们确实找到了一封现有的电子邮件,但没有电话
{
phones.Add(p.Phone.Trim(),pB);//添加电话号码
max++;
}
if(pB=-1)//我们确实找到了一个现有的电话,但没有电子邮件
{
emails.Add(p.Email.Trim().ToLower(),pA);//添加电子邮件号码
max++;
}
}
}
返回计数;
}
< /代码> C++类。但是把它当作sudo代码
int uniqueCount = 0;
map<string, bool> column_1;
map<string, bool> column_2;
string left, right
for(int x = 0 ;x < matrix.count; x++) {
left = matrix[x][0]
right = matrix[x][1];
if(column_1.find(left) != column_1.end && column_2.find(right) != column_2.end){
++uniqueCount
column_1[left] = true;
column_2[right] = true;
}
else --uniqueCount;
}
int uniqueCount=0;
图列_1;
地图栏2;
左串,右串
对于(int x=0;x
我很抱歉,如果上面没有编译。把它当作SUDO代码,我已经有一段时间没有C++了,并且没有想到Rails代码会有帮助。p> 下面是另一个使用图论和连接组件的解决方案:
int CountUnique(Person[] persons)
Dictionary<string, int> phones = new Dictionary<string, int>();
Dictionary<string, int> emails = new Dictionary<string, int>();
bool[] unique = new bool[n];
int count = 0;
int max = 0;
for (int i = 0; i < n; i++)
{
Person p = persons[i];
int pA = -1, pB = -1;
if (phones.ContainsKey(p.Phone))
{
pA = phones[p.Phone];
}
if (emails.ContainsKey(p.Email))
{
pB = emails[p.Email];
}
if (pA != -1)
{
persons[pA].Next.Add(p);
p.Next.Add(persons[pA]);
}
else
{
phones.Add(p.Phone, p.Index);
}
if (pB != -1 && pB != pA)
{
persons[pB].Next.Add(p);
p.Next.Add(persons[pB]);
}
if (pB == -1)
{
emails.Add(p.Email, p.Index);
}
}
int current = 0;
Person pCurrent;
count = 0;
while ((pCurrent = FindUnvisited(persons, current)) != null)
{
BFS(pCurrent);
count++;
}
return count;
}
private static void DFS(Person pCurrent)
{
pCurrent.Visited = true;
foreach (Person p in pCurrent.Next)
{
if (!p.Visited)
{
BFS(p);
}
}
}
private static Person FindUnvisited(Person[] persons, int current)
{
for (int i = current; i < persons.Length; i++)
{
if (persons[i].Visited == false) return persons[i];
}
return null;
}
}
}
int CountUnique(个人[]个人)
字典电话=新字典();
字典电子邮件=新字典();
bool[]unique=新bool[n];
整数计数=0;
int max=0;
对于(int i=0;i
如果我添加了3 B
,结果如何?