Java 找到大量下一个增量的最有效方法
我有一个编号Java 找到大量下一个增量的最有效方法,java,algorithm,performance,coding-efficiency,Java,Algorithm,Performance,Coding Efficiency,我有一个编号长nbr=10000。我在增加和减少这个，增加或减少的数量取决于它的值。如果nbr>x，则nbr+=xx，如果nbr>y，则nbr+=yy等。根据其他因素，增量值（xx、yy等）将发生变化，增量值变化的限制（x、y等）也将发生变化。我想要一个函数public int incremasenbr（int nbr），它根据上述逻辑返回递增的数字，并尽可能高效地执行此操作。目前，我正在像下面这样实现它，但我感觉它不是很有效 private TreeMap<Integer, Intege
长nbr=10000nbr>xnbr>yprivate TreeMap<Integer, Integer> aboveNbr_increment_map;
private Integer getIncrementValueAboveNbr(int nbr) {
// finds the valid increment below a certain price
Map.Entry<Integer, Integer> entry = aboveNbr_increment_map.lastEntry();
while (entry != null) {
if (price>=entry.getKey()) {
return entry.getValue();
}
entry = aboveNbr_increment_map.lowerEntry(entry.getKey());
}
// otherwise return the lowest increment size
return aboveNbr_increment_map.get(aboveNbr_increment_map.firstKey());
}
public Integer getNextNbrAbove(int nbr) {
return nbr + this.getIncrementValueAboveNbr(nbr));
}
私有树映射在NBR\u增量\u映射之上；
私有整数GetIncrementValueUpperNBR（整数nbr）{
//查找低于特定价格的有效增量
Map.Entry Entry=高于nbr_increment_Map.lastEntry（）；
while（条目！=null）{
如果（价格>=entry.getKey（））{
返回条目.getValue（）；
}
entry=高于nbr\u increment\u map.lowerEntry（entry.getKey（））；
}
//否则返回最小增量大小
返回overnbr_increment_map.get（overnbr_increment_map.firstKey（））；
}
公共整数getNextNbrAbove（整数编号）{
返回nbr+this.GetIncrementValueOver nbr（nbr））；
}
private TreeMap<Integer, Integer> aboveNbr_increment_map;
private Integer getIncrementValueAboveNbr(int nbr) {
Entry<Integer, Integer> entry = aboveNbr_increment_map.floorEntry(nbr);
if(entry != null) {
return nbr + entry.getValue();
}
return aboveNbr_increment_map.get(aboveNbr_increment_map.firstKey());
}
x+1xfloorrentrynbr>x希望有帮助 您可以通过查找下限在对数时间内完成此操作
private TreeMap<Integer, Integer> aboveNbr_increment_map;
private Integer getIncrementValueAboveNbr(int nbr) {
Entry<Integer, Integer> entry = aboveNbr_increment_map.floorEntry(nbr);
if(entry != null) {
return nbr + entry.getValue();
}
return aboveNbr_increment_map.get(aboveNbr_increment_map.firstKey());
}
x+1xfloorrentrynbr>x希望有帮助 树映射方法的复杂性为log（N），其中N是边界数。如果边界的数量足够小，这可能是完全可以接受的 您在评论中提到，您的数字空间受到了相当大的限制。在只有一百万个可能的数字的情况下，您还可以使用数字作为索引构建一个查找表（数组）。这将为您提供O（1），但查找表确实会产生自己的构建成本和内存消耗 根据表更改之间的查找次数，查找表可能更快或更慢
除非您的程序在运行时花费相当大的一部分时间调用getIncrementValueOvernbr（），否则您可能是在浪费时间。无论使用哪种方法，只要它揭示了大量的时间花费在考虑重写它。 您的树型方法具有log（n）的复杂性，其中n是边界的数目。如果边界的数量足够小，这可能是完全可以接受的 您在评论中提到，您的数字空间受到了相当大的限制。在只有一百万个可能的数字的情况下，您还可以使用数字作为索引构建一个查找表（数组）。这将为您提供O（1），但查找表确实会产生自己的构建成本和内存消耗 根据表更改之间的查找次数，查找表可能更快或更慢
除非您的程序在运行时花费相当大的一部分时间调用getIncrementValueOvernbr（），否则您可能是在浪费时间。无论使用哪种方法，只要它揭示了花费了大量的时间考虑重写它。永远不要检查<代码>结果> />代码> -调用- 1或1。
Comparable.compareTo比较的结果，以便再次调用-1或1。Comparable.compareTo
的合同允许任何负数，如果该对象低于提供的对象，则允许任何正数，如果该对象大于提供的对象。除此之外：性能是最重要的还是您更想要一个简洁易读的解决方案？价格在什么范围内？它们是整数是正确的吗？性能是优先考虑的。谢谢你指出比较的问题，实际上这是我的错别字。数字的范围在0到1000000之间，有时我重新映射地图。如果很少进行再填充并且调用方法非常频繁，你可以考虑预先计算一个包含1000000个NBR的增量值的<代码> INT[IN] INSARTING/<代码>，并使用<代码> NBR+INCARTALS计算结果[NBR]。