mar*_*all 3 python algorithm big-o time-complexity
给定一组n对整数,有一种快速的方法来确定是否存在两对(x 1,y 1)和(x 2,y 2),以便集合{x 1,y 1 } 的交集并且{x 2,x 2 }是空的?
例如,{(0,1),(0,2),(2,1),(3,2)}具有{(0,1),(3,2)}作为答案.然而{(0,1),(0,2),(2,1)}没有这样的对.
在Python中,您可以按如下方式尝试所有对.
l = [(0,1), (0,2), (2,1), (3,2)]
print [pairs for pairs in itertools.combinations(l, 2)
if not (set(pairs[0]) & set(pairs[1]))]
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
这种方法需要O(n 2)次.你能得到更接近线性时间的东西吗?
以下算法应该在O(n)时间内工作.它基于以下观察:如果你有一对{a,b},那么每隔一对
如果你选择任何一组{a,b}并将彼此分组分类为这五个类别之一,请注意,如果你在案例1中得到任何结果,那么你就完成了,你知道这样一对存在.因此,唯一有趣的情况是每个其他集落入案例2.当发生这种情况时,我们可以将两个组称为"A"组和"B"组(对于匹配a和用于匹配b的集合的集合).
一旦你有A组和B组,你知道没有两个A组可以是你想要的那对,没有两个B组可以是你想要的那一组,并且集合{a,b}不能是你想要的那双.唯一的选择是你可以从A组中取出一些东西并将它与B组中的东西配对.只有当A组中的某些非A组件与B组中的任何非B组件不匹配时,才会发生这种情况.您可以在O(n)中通过构建包含A组的非A组件的哈希表,然后检查B组的每个元素是否其非B组件在哈希集中来检查.
总而言之,算法是
这在时间O(n)中运行并使用O(n)额外的存储器.
希望这可以帮助!