算法1:

 

　　1.在字典中查找單詞

 

　　字典采用27叉樹(shù)組織,每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)字母,查找就是一個(gè)字母

 

　　一個(gè)字母匹配.算法時(shí)間就是單詞的長(zhǎng)度k.

 

　　2.糾錯(cuò)算法

 

　　情況:當(dāng)輸入的最后一個(gè)字母不能匹配時(shí)就提示出錯(cuò),簡(jiǎn)化出錯(cuò)處理，動(dòng)態(tài)提示可能 處理方法:

 

　　(a)當(dāng)前字母前缺少了一個(gè)字母：搜索樹(shù)上兩層到當(dāng)前的匹配作為建議;

 

　　(b)當(dāng)前字母拼寫錯(cuò)誤：當(dāng)前字母的鍵盤相鄰作為提示;(只是簡(jiǎn)單的描述，可 以有更多的)根據(jù)分析字典特征和用戶單詞已輸入部分選擇(a),(b)處理復(fù)雜性分析：影響算法的效率主要是字典的實(shí)現(xiàn)與糾錯(cuò)處理

 

　　(a)字典的實(shí)現(xiàn)已有成熟的算法，改進(jìn)不大，也不會(huì)成為瓶頸;

 

　　(b)糾錯(cuò)策略要簡(jiǎn)單有效 ,如前述情況，是線性復(fù)雜度;

 

　　(3)改進(jìn)策略選擇最是重要，可以采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的方法改進(jìn)。

 

　　問(wèn)題4 尋找熱門查詢：搜索引擎會(huì)通過(guò)日志文件把用戶每次檢索使用的所有檢索串都記錄下來(lái)，每個(gè)查詢串的長(zhǎng)度為1-255字節(jié)。假設(shè)目前有一千萬(wàn)個(gè)記錄，這些查詢串的重復(fù)度比較高，雖然總數(shù)是1千萬(wàn)，但如果除去重復(fù)后，不超過(guò)3百萬(wàn)個(gè)。一個(gè)查詢串的重復(fù)度越高，說(shuō)明查詢它的用戶越多，也就是越熱門。請(qǐng)你統(tǒng)計(jì)最熱門的10個(gè)查詢串，要求使用的內(nèi)存不能超過(guò)1G。(1)請(qǐng)描述你解決這個(gè)問(wèn)題的思路;(2)請(qǐng)給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度。

 

　　答案：

 

　　(1)思路：用哈希做

 

　　(2)首先逐次讀入查詢串，算哈希值，保存在內(nèi)存數(shù)組中，同時(shí)統(tǒng)計(jì)頻度(注意值與日志項(xiàng)對(duì)應(yīng)關(guān)系)選出前十的頻度，取出對(duì)應(yīng)的日志串，簡(jiǎn)單不過(guò)了。哈希的設(shè)計(jì)是關(guān)鍵。

 

　　問(wèn)題5 集合合并：給定一個(gè)字符串的集合，格式如：{aaa bbb ccc}， {bbb ddd}，{eee fff}，{ggg}，{ddd hhh}要求將其中交集不為空的集合合并，要求合并完成后的集合之間無(wú)交集，例如上例應(yīng)輸出{aaa bbb ccc ddd hhh}，{eee fff}， {ggg}(1)請(qǐng)描述你解決這個(gè)問(wèn)題的思路;(2)請(qǐng)給出主要的處理流程，算法，以及算法的復(fù)雜度(3)請(qǐng)描述可能的改進(jìn)(改進(jìn)的方向如效果，性能等等，這是一個(gè)開(kāi)放問(wèn)題)。

 

　　答案：

 

　　(1)思路：先將集合按照大小排列后,優(yōu)先考慮小的集合是否與大的集合有交集。有就合并，如果小集合與所有其他集合都沒(méi)有交集則獨(dú)立。獨(dú)立的集合在下一輪的比較中不用考慮。這樣就可以盡量減少字符串的比較次數(shù)。當(dāng)所有集合都獨(dú)立的時(shí)候，就終止。

 

　　(2)處理流程：1.將集合按照大小排序，組成集合合并待處理列表2.選擇最小的集合，找出與之有交集的集合，如果有，合并之;如果無(wú)，則與其它集合是獨(dú)立集合，從待處理列表 中刪除。3.重復(fù)直到待處理列表為空

 

　　算法2：

 

　　1、將集合按照大小從小到大排序,組成待處理的集合列表。

 

　　2、取出待處理集合列表中最小的集合，對(duì)于集合的每個(gè)元素，依次在其他集合中搜索是否有此元素存在：

 

　　1>若存在，則將此小集合與大集合合并，并根據(jù)大小插入對(duì)應(yīng)的位置 。轉(zhuǎn)3。

 

　　2>若不存在，則在該集合中取下一個(gè)元素。如果無(wú)下一個(gè)元素，即所有元素都不存在于其他集合。則表明此集合獨(dú)立，從待處理集合列表中刪除。并加入結(jié)果集合列表。轉(zhuǎn)3。

 

　　3、如果待處理集合列表不為空，轉(zhuǎn)2。如果待處理集合列表為空，成功退出，則結(jié)果集合列表就是最終的輸出。算法復(fù)雜度分析：假設(shè)集合的個(gè)數(shù)為n，最大的集合元素為m排序的時(shí)間復(fù)雜度可以達(dá)到n*log(n)然后對(duì)于元素在其他集合中查找，最壞情況下為(n-1)*m查找一個(gè)集合是否與其他集合有交集的最壞情況是m*m*(n-1)合并的時(shí)間復(fù)雜度不會(huì)超過(guò)查找集合有交集的最壞情況。所以最終最壞時(shí)間復(fù)雜度為O(m*m*n*n)需要說(shuō)明的是：此算法的平均時(shí)間復(fù)雜度會(huì)很低，因?yàn)闊o(wú)論是查找還是合并，都是處于最壞情況的概率很小，而且排序后優(yōu)先用最小集合作為判斷是否獨(dú)立的對(duì)象，優(yōu)先與最大的集合進(jìn)行比較，這些都最大的回避了最壞情況。3)可能的改進(jìn)：首先可以實(shí)現(xiàn)將每個(gè)集合里面的字符串按照字典序進(jìn)行排列，這樣就可以將查找以及合并的效率增高。另外，可能采取恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也可以將查找以及合并等操作的效率得到提高。

 

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