Arrays 有效地合并相邻块

这就是我想做的： 我有一个名为merge（）的例程，它定期被调用。它的任务是合并名为“Block”的数据结构，其内容是由“s_idx”和“e_idx”表示的一系列整数，分别表示起始索引和结束索引。相邻块是其范围可以组合成新的连续范围的块。例如，具有范围（25,32）的块3和具有范围（33,40）的块4是相邻的，因此可以组合它们的范围以产生新的连续范围（25,40）。因此，在结束时，只剩下一个块，将所有单独的块组合起来生成范围（0，N-1），其中N是块的总数

我的问题是：有没有有效的算法来执行这样的操作

当前的实现使用O（N^2）算法，该算法随着块数的增加而显著减慢

for( int i=0 ; i<_merge_list.max()-1 ; i++ )
    {
        for( int j=i+1 ; j<_merge_list.max() ; j++ )
        {
            if( _merge_list.exist(i) && _merge_list.exist(j) )
            {
                if( _merge_list[i]->get_end_idx() + 1 ==    _merge_list[j]->get_start_idx() )
                {
                    _merge_list[i]->set_end_idx( _merge_list[j]->get_end_idx() );
                    _merge_list[i]->set_link( _merge_list[j]->get_block_idx() );


                                    perform(_merge_list[i]);

                    _merge_list.remove(j);          
                }
            }
        }

    }   

for（inti=0；iget\u start\u idx（））
{
_merge_list[i]->set_end_idx（_merge_list[j]->get_end_idx（））；
_merge_list[i]->set_link（_merge_list[j]->get_block_idx（））；
执行（_merge_list[i]）；
_合并列表。删除（j）；
}
}
}
}   

是否保证所有区块都是连续的？如果是这种情况，那么在O（N）时间内找到最小、最大索引，然后创建一个最终块应该很简单，否则可以先对块进行排序，然后合并O（NlogN）+O（N）=O（NlogN）

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如果以排序方式维护块，则合并块只需O（N）个时间。如果同时拥有所有块，则首先对块数组进行排序，然后合并。如果您将它们逐块合并到块数组中，以保持排序顺序。

是否保证所有块都是连续的？如果是这种情况，那么在O（N）时间内找到最小、最大索引，然后创建一个最终块应该很简单，否则可以先对块进行排序，然后合并O（NlogN）+O（N）=O（NlogN）

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如果以排序方式维护块，则合并块只需O（N）个时间。如果同时拥有所有块，则首先对块数组进行排序，然后合并。如果逐块获得这些块，则以保持排序顺序的方式将它们合并到块数组中。

例程merge（）从其他处理器接收块，并在某些特定点调用例程以合并块。当每合并两个块时，将对生成的新块执行一个操作，如行所示：perform（_merge_list[i]）；所以块之间随时都可能有间隙。不，没有限制。现在我假设正确性，只要它不超过最大的可表示数。[0,5]和[8,12]不能合并，因为它们不是连续的。但是，[0,5]、[6,7]、[8,12]可以合并如下：[0,5]+[6,7]=[0,7]，然后[0,7]+[8,12]=[0,12]。但是，最后总是保证它们都可以合并到一个块中，因为所有的块都已经可用。例程merge（）从其他处理器接收块，并且在某些特定点调用例程来合并块。当每合并两个块时，将对生成的新块执行一个操作，如行所示：perform（_merge_list[i]）；所以块之间随时都可能有间隙。不，没有限制。现在我假设正确性，只要它不超过最大的可表示数。[0,5]和[8,12]不能合并，因为它们不是连续的。但是，[0,5]、[6,7]、[8,12]可以合并如下：[0,5]+[6,7]=[0,7]，然后[0,7]+[8,12]=[0,12]。然而，最后总是保证它们都可以合并成一个块，因为所有的块都已经可用了。我不太理解你的想法。为了澄清问题，此例程不会被调用一次，而是在运行时定期调用。此外，在最后一个块出现之前无法确定N。因此，出于这个原因，我的代码中使用了一个动态数组（_merge_list是动态数组的一个实例）。但是，块根据其ID存储在动态数组中。因此，它们总是保持排序。@t如果块总是保持排序，那么您总是可以在O（N）时间内合并，只需迭代排序的块列表并合并。哦..您是对的。我希望有一些更快的O（logn）类算法。。。然而，这个线程仍然可以接受新的想法…哈哈，当你收到一个块，如果你知道收到的块是什么，你可以直接合并O（1），然后通过二进制搜索找到你需要添加它的位置O（logn）。我不太明白你的想法。为了澄清问题，此例程不会被调用一次，而是在运行时定期调用。此外，在最后一个块出现之前无法确定N。因此，出于这个原因，我的代码中使用了一个动态数组（_merge_list是动态数组的一个实例）。但是，块根据其ID存储在动态数组中。因此，它们总是保持排序。@t如果块总是保持排序，那么您总是可以在O（N）时间内合并，只需迭代排序的块列表并合并。哦..您是对的。我希望有一些更快的O（logn）类算法。。。然而，这个线程仍然可以接受新的想法…哈哈，当你收到一个块，如果你知道收到的块是什么，你可以直接合并O（1）后，找到你需要添加它的位置O（logn）通过二进制搜索。