C++ 这种模式有什么优雅的解决方案？多级搜索

假设我们有多个整数数组。可以将每个数组视为一个级别。我们试图找到一个元素序列，每个数组中正好有一个元素，然后使用相同的谓词进入下一个数组。例如，我们有

v1、v2、v3

作为数组：

v1  | v2  | v3
-----------------
1   | 4   | 16
2   | 5   | 81
3   | 16  | 100
4   | 64  | 121

我可以说谓词是：

next\u element==previous\u element^2

上述示例中的有效序列是：

2->4->16

实际上，在这个例子中没有另一个有效的序列。 我可以编写三个循环来强制执行上面提到的示例，但是如果数组的数量是可变的，但是当然知道顺序，那么如何解决这个问题呢

提示，或参考设计模式是非常感谢的。我将用C++来做，但我只是需要这个想法。

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谢谢，

如果您事先订购阵列，搜索速度会更快。您可以从较小的数组开始，然后二进制搜索每个数组上的预期数字。这将是O（nklogM），n是最小数组的大小，k是数组的数量，M是较大数组的大小

如果使用Hashmaps而不是数组，则可以更快地完成此操作。这将允许您在O（n*k）中搜索

若使用反向函数（在早期数组中搜索）不是一个选项，那个么您应该从第一个数组开始，n=第一个数组的大小

为了简单起见，我将从第一个数组开始

//note the 1-based arrays
for (i : 1 until allArrays[1].size()) {
  baseNumber = allArrays[1][i];
  for (j: 2 until allArrays.size()) {
    expectedNumber = function(baseNumber);
    if (!find(expectedNumber, allArrays[j]))
        break;
    baseNumber = expectedNumber;
  }
}

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您可能可以执行一些空检查并在其中添加一些布尔值，以了解序列是否存在

您可以生成一个单独的索引，将索引从一个数组映射到另一个数组的索引。从索引中可以快速查看解决方案是否存在

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生成索引将需要一种蛮力方法，但您只需执行一次。如果你想改进数组搜索，考虑使用更合适的数据结构来允许快速搜索（例如红黑树而不是数组）。

< P>我将保持所有向量，这样当搜索元素时，我可以有<代码> O（log n）< /Cord>复杂度。因此，对于总共

k

向量，您将得到类似

O（k*logn）

的复杂性（设计模式应用于类和API设计以提高代码质量，但它们不用于解决计算问题）

视情况而定：

如果阵列是随机排列的，并且您需要有限的空间，那么暴力是唯一的解决方案。O（Nk）时间（k=3），O（1）空间

如果谓词不可逆（例如

SHA1（next_elem）或xor SHA1（prev_elem）==0x1234

），则暴力也是唯一的解决方案

如果可以节省空间，那么就为v2和v3创建哈希集，这样就可以快速找到满足谓词的下一个元素。O（N+bk）时间，O（kN）空间。（b=满足给定上一个元素的谓词的下一个元素的最大数量）

如果数组已排序并有界，还可以使用二进制搜索而不是哈希表，以避免使用空格。O（N（logn）k-1+bk）时间，O（1）空间

（由于递归，所有空间计数不考虑堆栈使用。）

消耗O（Nbk）空间的一般方法是通过连续过滤构建解决方案，例如：

solutions = [[1], [2], ... [N]]

filterSolution (Predicate, curSols, nextElems) {
   nextSols = []
   for each curSol in curSols:
      find elem in nextElems that satisfy the Predicate
      append elem into a copy of curSol, then push into nextSols
   return nextSols
}

for each levels:
  solutions = filterSolution(Predicate, solutions, all elems in this level)
return solutions

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如果谓词保留数组中的顺序（例如，在您的示例中，如果值都保证为非负），则可以调整合并算法。考虑每个数组的关键是结束值（在应用所有谓词所需的谓词后得到的值）。

如果谓词没有保留顺序（或者数组没有按开始顺序排列），您可以先按结束值排序，但这样做的需要表明另一种方法可能更好（如其他地方建议的哈希表）

基本上，检查所有数组的下一个结束值是否相等。如果没有，请跨过最低点（仅在一个阵列中）并重复。如果这三个都相等，这是一个（可能的）解决方案-在搜索下一个之前，先对所有三个进行检查

“可能”解决方案，因为您可能需要执行检查-如果谓词函数可以将多个输入值映射到同一个输出值，则可能会出现某些数组中的值（但不是第一个或最后一个）错误的情况

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编辑-当谓词没有将每个输入映射到唯一的输出时，可能会出现更大的问题-此时无法思考。基本上，合并方法可以很好地工作，但只适用于某些类型的谓词函数。

之前的海报建议使用二进制搜索的排序数组-这将比红黑树快得多。如果需要将许多项插入数组的中间，我会考虑列表而不是数组。这实际上是内存使用和速度之间的折衷。我刚才在问题中给出了一个谓词的例子。对于我正在使用的谓词，元素实际上没有排序，我认为它们不能为该谓词排序。我想说的是，如果数组的数量是可变的，那么就可以找到元素序列。@AraK我的答案现在有帮助吗？非常感谢，我想这就是我要找的：）你需要的是算法，而不是模式。这将是一个问题的解决方案。这里有一个问题：谓词可能是任意复杂的，因此可以同时处理1到N个数组。。。很难想出一个解决方案可以解决整个问题。此外，是否存在重复的可能性，如果存在，您如何处理它们（您希望每个重复使用一个解决方案，或者希望每个批次只使用一个解决方案？）我喜欢这种流水线的想法！