松散组合比较
本文关键字:比较 组合 | 更新日期: 2023-09-27 17:54:55
比较 2 种组合的最佳方法是什么?
我的情况:
我目前有string string1 = "xxxxxx";
.长度为6
字符。每个字符值要么是0
,要么是1
,要么是x
。我需要将此string
与另一个具有相同字符数但值为 1
或0
的string
进行比较
-
第一个
string
中的字符x
表示第二个字符值string
可以是任何东西 -
第一
string
的字符0
- 只接受第二string
的0
-
第一
string
中的字符1
- 仅接受第二string
中的1
下面是一个快速示例:
string pattern = 'xxxxxx';
string test1 = '010101';
// pass
string pattern = '1xxxxx';
string test2 = '010101';
// not pass
string pattern = '0xxxxx';
string test3 = '010101';
// pass
我为它做了一个函数:
public bool passCombination(string pattern, string combination)
{
bool combination_passed = true;
for (int i = 0; i < pattern.Length; i++)
{
char test_char = pattern[i];
if (test_char != 'x' && combination[i] != test_char)
{
combination_passed = false;
break;
}
}
return combination_passed;
}
这很简单。基本上我在char
之后迭代char
.如果它是x
那么我不关心第二个字符串中的值。如果是其他字符 - 然后比较。
由于它是基于字符串的 aproach,我在考虑其他解决方案?在我的真实场景中,我必须执行大约(~700k 这样的检查 * ~150 万次(。这个非常乐观的数字:)
我正在考虑regex
比较或将所有组合保存到int[]
数组中并进行比较。或者也许可以使用hashes
完成一些魔法?
因此,至少有3个其他选项可以提高性能。任何人都可以建议更高性能的解决方案吗?
编辑:
我确实运行了比较测试。使用旧的 aproach,我获得了 2.5 分钟的执行时间,而下面建议的新 aproach(接受的答案( - 大约 2 分钟。这大约是性能提高20%
。
首先,在浪费时间编写过于聪明的代码以节省您可以浪费的周期之前,请确保您确实需要优化任何内容。
但是,如果您确实需要优化,您可以随时进行一些调整。它通常比循环遍历东西更快,在极少数情况下,如果不是,任何阅读你的代码的人看起来都更快。
警告:如果您永远不会(或很少(多次比较任何给定的"值"字符串,则此方法没有任何优势,因为编译无论如何都涉及遍历字符串。
如果你确实有性能问题,你可以将模式"编译"成两个整数:一个是每个1
都有1
的模式,每个0
或x
都有一个0
;另一个是掩码,每个x
都有一个0
,每个0
或1
都有一个1
。你每个整数浪费了 26 位,但我不会告诉任何人。
然后将值编译为 ints:1
表示 1
,0
表示 0
。
编写一个具有这些模式/掩码整数的类,以及将它们与值 int 进行比较的方法。如果需要显示它们,您将"预编译"值"并将它们存储为整数而不是字符串,或者可能是具有 int 属性和字符串属性的类(或者您可以编写一个函数将这些整数转换回字符串(。
public class PatternMatcher
{
public PatternMatcher(String pattern)
{
Pattern = CompilePattern(pattern);
Mask = CompileMask(pattern);
}
#region Fields
// Could we save any cycles by making these fields instead of properties?
// I think the optimizer is smarter than that.
public int Pattern { get; private set; }
public int Mask { get; private set; }
#endregion Fields
public bool CheckValue(String value)
{
return CheckValue(CompileValue(value));
}
public bool CheckValue(int value)
{
// a & b: Bitwise And
// Any bit that's "true" in both numbers is "true" in the result.
// Any bit that's "false" in EITHER number is "false" in the result.
// 11 & 11 == 11
// 11 & 01 == 01
// 11 & 10 == 10
// 11 & 00 == 00
// 01 & 11 == 01
// 01 & 01 == 01
// 01 & 10 == 00
// 01 & 00 == 00
// So xx0011 ->
// Pattern: 000011
// Mask: 001111
// Value 110011
// (110011 & 001111) == 000011
// (000011 & 001111) == 000011
//
// 000011 == 000011, so these two match.
return (value & Mask) == (Pattern & Mask);
}
public static int CompileMask(string patternString)
{
int mask = 0;
int bitoffset = 0;
// For each character in patternString, set one bit in mask.
// Start with bit zero and move left one bit for each character.
// On x86, these bits are in reverse order to the characters in
// the strings, but that doesn't matter.
foreach (var ch in patternString)
{
switch (ch)
{
// If the pattern has a '0' or a '0', we'll be examining that
// character in the value, so put a 1 at that spot in the mask.
case '1':
case '0':
// a | b: Bitwise OR: If a bit is "true" in EITHER number, it's
// true in the result. So 0110 | 1000 == 1110.
// a << b: Bitwise left shift: Take all the bits in a and move
// them leftward by 1 bit, so 0010 << 1 == 0100.
//
// So here we shift 1 to the left by some number of bits, and
// then set that bit in mask to 1.
mask |= 1 << bitoffset;
break;
// If it's an 'x', we'll ignore that character in the value by
// putting a 0 at that spot in the mask.
// All the bits are zero already.
case 'x':
break;
default:
throw new ArgumentOutOfRangeException("Invalid pattern character: " + ch);
}
++bitoffset;
}
return mask;
}
public static int CompilePattern(string patternString)
{
int pattern = 0;
int bitoffset = 0;
foreach (var ch in patternString)
{
// For each character in patternString, set one bit in pattern.
// Start with bit zero and move left one bit for each character.
switch (ch)
{
// If the pattern has a 1, require 1 in the result.
case '1':
pattern |= 1 << bitoffset;
break;
// For 0, require 0 in the result.
case '0':
// All the bits were zero already so don't waste time setting
// it to zero.
break;
// Doesn't matter what we do for 'x', since it'll be masked out.
// Just don't throw an exception on it.
case 'x':
break;
default:
throw new ArgumentOutOfRangeException("Invalid pattern character: " + ch);
}
++bitoffset;
}
return pattern;
}
public static int CompileValue(string valueString)
{
int value = 0;
int bitoffset = 0;
// For each character in patternString, set one bit in mask.
// Start with bit zero and move left one bit for each character.
foreach (var ch in valueString)
{
switch (ch)
{
// If the value has a '1', have a 1 for that bit
case '1':
value |= 1 << bitoffset;
break;
// If the value has a '0', leave a 0 for that bit
// All the bits were zero already.
case '0':
break;
default:
throw new ArgumentOutOfRangeException("Invalid pattern character: " + ch);
}
++bitoffset;
}
return value;
}
}
显然,如果您不能预编译您的值并将它们存储为整数(这是一个很大的"如果"(,那么您在这里浪费了时间。但是如果可以的话,您可以为每个模式创建一个,并在循环中使用它 700k+ 次。这可能比循环访问字符串 700k+ 次更快。
感觉这个问题可能缺少一些重要信息。例如,如果值存储在数据库中,则存储过程应该比加载内存中的所有数据更快。
另一方面,将数据加载到内存中可以让您更好地控制缓存(将已检查的组合保存在哈希表或数组中(和并行级别(同时检查不同处理器或机器上数据的不同部分(
此外,如果您针对大约一百万个组合检查大约一百万个模式,那么有更好的算法可以将当前复杂度从 O(n^2( 提高到更接近 O(n( http://bigocheatsheet.com/#chart
对于模式和组合的比较,您现在拥有的应该比将字符串转换为整数快一点。如果您正在比较一种形态与多种组合,那么如果您保存未x
的位置并仅比较它们,则可以加快速度。例如:
foreach ( string pattern in patterns )
{
// save the non x indexes
var indexes = new List<int>();
for (int i = 0; i < pattern.Length; i++)
if (pattern[i] != 'x')
indexes.Add(i);
foreach ( string combination in combinations )
{
bool combination_passed = true;
foreach (int i in indexes)
{
if (combination[i] != pattern[i])
{
combination_passed = false;
break;
}
}
// ...
}
}