Data structures 用于存储两人游戏结果的最具时间效率的数据结构

如果有两个玩家，一个是赢家，一个是输家，那么在我需要的情况下，存储这些数据的最有效方式是什么

• 检查一个给定的玩家是否击败了另一个给定的玩家
• 列出一个给定玩家击败的所有玩家
• 列出给定玩家输给的所有玩家
• 列出一个给定玩家玩过的所有玩家
• 列出所有游戏结果

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我曾考虑使用关键玩家的散列图，并为输家列表赋值，但当列出一个玩家输给的所有玩家时，这似乎并不有效，因为时间复杂度为n^2

，而

散列图

，其中键为玩家，值为输家列表或

{对手，结果}

将是最容易实现的解决方案，我想说它不是最节省空间的解决方案

对于每个用户，您必须维护一个

HashMap

，并且该映射将具有重复的条目。例如，如果一个玩家

a

玩了

B

并且赢了，

a

的

HashMap

将有一个

{B，“赢”}

的条目，而玩家

B

将有一个

{a，“输”}

的条目，这不是必需的，因为我们可以暗示如果玩家

a

赢了，玩家

B

一定输了

我建议使用

图形

数据结构来解决这个问题。一个图形

G=（V，E）

将

V

作为一组用户，而

E

则作为一组边，这些边在用户之间具有一个以上的属性，玩家获胜

以下是获得更好想法的视觉表示：

通过此实现，您可以避免在出现

HashMap

查询：

1.检查一个给定的玩家

（X）

是否击败了另一个给定的玩家

（Y）

仅从

X

执行一级

DFS

。检查当前播放机是否为

Y

。如果播放机是

Y

，请检查边缘值。如果边缘值为

X

，

X

获胜，否则

Y

获胜。如果

Y

不在边缘列表中，则玩家

X

从未玩过

Y

时间复杂度：

O（E）

其中

E

是节点

X

上发生的边缘列表

2.列出某个特定玩家（X）击败的所有玩家
从

X

执行一级

DFS

。检查边值。如果边值为

X

，

X

获胜，则将边另一端的节点添加到列表中。
时间复杂度：

O（E）

其中

E

是节点

X

上的边事件列表

3.列出一个给定玩家（X）输给的所有玩家
与2相同

4.列出给定玩家与之一起玩过的所有玩家
与2相同

5.列出所有比赛结果
执行完整的DFS。

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时间复杂度：

O（E）

其中

E

是边的列表。

与其是玩家的哈希图和输家的值列表，不如是玩家的哈希图和{对手，结果}的值lis。这样你就能知道谁是球员，以及每场比赛的结果。