我有n个不等大小的排序列表(我事先不知道将会有多少列表).我需要找到每个列表中一个元素之间的最小平均距离.
例如,对于三个列表,给定n = 3：
a = [14,22,36,48]
b = [14,23,30,72]
c = [1,18,24]
输出应为(22,24),因为：
mean(abs(22-23),abs(23-24),abs(22-24)) = 1.33333
这是上例中所有点中最小的一个.
我尝试在Python中实现它如下
def alligner(aoa):
'''
read arrays of arrays of peaks and return closest peaks
'''
#one of arrays is empty
if not [y for x in aoa for y in x]:
return None
# there is the same nr in all array no need to do anything
candidate = set.intersection(*map(set,aoa))
if candidate:
# returns intersect
return [max(list(candidate))] * len(aoa)
else:
#tried cartesian product via bumpy malloc err
pass
我现在怀疑另一部分的实施情况.我想过使用笛卡尔积来生成所有组合但是会遇到内存问题.我的猜测是以某种方式生成所有组合(也许是itertools ??)并循环遍历所有这些但我不知道是否有任何算法可以解决我可以使用的这个问题.
我不需要代码但只提示是否有任何有效的方法来解决这个问题,或者在排列列表上使用n for循环的暴力是唯一的
编辑
关于问题的大小,列表的nr最大为100(固定),而元素的nr可以变化,但我会说每个列表中有4或5个点的呈现示例是一个现实场景.
所有积分都是非负面的.
尝试了所提出的itertools解决方案,但当然不是内存问题,但已经运行了几个小时并且坚持第3个元素.
你正在做的是列出不同的数字组合(即答案)？一开始最好(索引0),最后最差,反之亦然,看看效果最好.您将仅为第一个输入列表创建结果列表,完全忽略其他列表.当然,对于一个列表,所有项目都是解决方案 – 它们的总差异为0.所以只需将第一个输入列表复制到结果列表中
接下来,可能使用while循环,请遵循此算法.取最上面的项目并从结果列表中弹出它.存储它的价值.转到下一个输入列表,对于下一个输入列表中的每个项目,复制刚刚弹出的顶部项目,该项目还包含下一个输入列表的项目.找到新的整体差异,并将基于此的新项目插入到列表中.重复,直到顶级解决方案中包含所有列表.这意味着您保证您拥有最佳解决方案(至少是第一个),同时在组合上花费的时间少得多,这显然不是解决方案
>示例(
括号中的数字是总差异)
[14,48]
[14,13,72]
[1,24]
结果列表为[14(0),22(0),36(0),48(0)]
>看看14.插入新数字[14和14(0),
48(0),14和23(9),14和30(16),14和72(58)]
>看看14& 14.插入新数字[22(0),48(0),14和
14和18(8),14和14和24(20),14
和14和1(26),14和72(58)]
>查看22.插入新数字[36(0),22和23(1),14
和14和18(8),22和14(8),22和30(8),14和30
(16),14和14和1(26),22和72(50),14
和72(58)]
继续重复,你最终得到22,24.因为它包含所有n个列表,所以您可以停止并回复答案
要优化它：
>删除重复项
>也许以某种方式利用有序列表
>考虑一下您在哪里放置具有相同总差异的项目,也许首先有更多数字的项目
编辑：
算法复杂度为O(n ^ 2)
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。