高级:如何优化我的复数O(n²)算法

我有人物和地点数据:

• Person实体有
  • IList<DateRangePlaces>各有
    • IList<Place>的可能位置
  • Schedule日模式为ie。10天可用4天不可用

在特定的DateRangePlaces日期范围内，人们必须服从Schedule模式，无论人们是否可以去特定的地方。

• Place实体有
  • IList<DateRangeTiming>每个定义每个日期范围内的开放/关闭时间

重叠的日期范围作为后进先出工作。因此，对于之前已经定义的每一天，新的时间定义优先。

现在我需要这样做(在伪代码中):

for each Place
{
    for each Day between minimum and maximum date in IList<DateRangeTiming>
    {
        get a set of People applicable for Place and on Day
    }
}

这意味着执行我的任务的步骤数大约是:

总和;<子>(地方)(总和;<子>(天)×总和;<子>(人)

我的理解是

0 (x × y_x x z)

<罢工>可能近似于这个算法复杂度:

O (n <一口> 3> /罢工>

我不是理论专家，所以你可以随意纠正我的假设。事实上，这种复杂性是绝对不能接受的，尤其是考虑到我将在很长的时间范围内与许多地方和人一起工作。

从公式近似中我们可以看到，人的集合将被迭代很多次。因此，我想优化至少这一部分。为了让事情简单一点，我改变了

Person.IList<DateRangePlaces>.IList<Place>

Person.IList<DateRangePlaces>.IDictionary<int, Place>

这将给我一个更快的结果，是否一个人可以去某个地方在特定的日期，因为我只检查Place.Id是否存在于字典中，而IList.Where() LINQ子句每次都必须扫描整个列表。

1. 你能建议任何额外的优化，我可以实现到我的算法，使它更快，甚至使它在大O符号方面不那么复杂?

2. 你会在哪里和为什么使用哪种内存结构类型(列表，字典，堆栈，队列…)来提高性能?

附录:整个问题更加复杂

还有额外的复杂性，我没有提到，因为我想简化我的问题，使它更清楚。所以。还有:

Place.IList<Permission>
Person.IList<DateRangePermission>

所以地方需要特定的权限，人们有有限的时间权限授予到期。

除此之外，还有

Person.IList<DateRangeTimingRestriction>

只告诉在特定日期范围内某人可以去某地的特定时间。和

Person.IList<DateRangePlacePriorities>

它定义了特定日期范围的位置优先级。

在寻找合适人选的过程中我还必须计算每个人每个地方的特定因素这与:

• 一个人在某一天可以访问的地方数量
• 人员在特定日期的位置优先因素

所有这些都是我决定在内存中操作这些数据的原因，而不是使用一个非常复杂的存储过程，这个存储过程也会做多个表扫描来获取每个人、每个地点和每天的因子。

我认为这样的存储过程处理和维护起来太复杂了。所以我宁愿先得到所有的数据(把它适当的内存结构，以帮助性能)，然后在内存中处理它。