按相似度对数据进行分组的最佳算法（相同 ID）

Question

这里是参考代码：

struct MyData
{
int ID;

// other members
};

std::vector<MyData> inputData;

std::vector<std::vector<MyData> > outputData = GroupByIDs(inputData);

基本上我想要做的是迭代输入数据并按 ID 将对象分组到一个新的迷你向量中，我将把它推入输出向量。所以最后我会有一个子向量的向量，其中每个子向量都包含具有相同 ID 的对象。

是否有一种 cookie-cutter 最有效的算法可以做到这一点？因为我只能想到复杂度很高的算法。

Answer 1

您可以通过根据ID 对元素进行排序，然后使用std::upper_bound 查找每个组的结束位置来做到这一点：

例如：

#include <string>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>

struct MyData
{
    int id;
    std::string info;

    MyData(int id, const std::string& info): id(id), info(info) {}

    // for sorting by id
    bool operator<(const MyData& d) const { return id < d.id; }
};

// function requires sorted data as input
std::vector<std::vector<MyData> > GroupByIDs(const std::vector<MyData>& data)
{
    std::vector<std::vector<MyData> > groups;

    decltype(data.end()) upper;

    for(auto lower = data.begin(); lower != data.end(); lower = upper)
    {
        // get the upper position of all elements with the same ID
        upper = std::upper_bound(data.begin(), data.end(), *lower);

        // add those elements as a group to the output vector
        groups.emplace_back(lower, upper);
    }

    return groups;
}

int main()
{
    std::vector<MyData> data {{2, "A"}, {4, "B"}, {3, "C"}, {4, "D"}, {9, "E"}, {3, "F"}};

    // function requires sorted data
    std::sort(data.begin(), data.end());
    std::vector<std::vector<MyData> > groups = GroupByIDs(data);

    for(auto const& group: groups)
    {
        if(!group.empty())
            std::cout << "group: " << group.front().id << '\n';

        for(auto const& d: group)
            std::cout << "     : " << d.info << '\n';

        std::cout << '\n';
    }
}

输出：

group: 2
     : A

group: 3
     : C
     : F

group: 4
     : B
     : D

group: 9
     : E

Answer 2

我编辑了问题，通过相似性我的意思是相同的 ID

实施：

auto MapByIDs(std::vector<MyData> inputData)
{
    std::map<std::vector<MyData>> result;
    for(auto &x: inputData)
        result[x.ID].emplace_back(std::move(x));
    return result;
}

auto GroupByIDs(std::vector<MyData> inputData)
{
    auto map = MapByIDs(std::move(inputData));
    std::vector<std::vector<MyData>> result;
    for(auto &x: map)
        result.emplace_back(std::move(x.second));
    return result;
}

auto outputData = GroupByIDs(std::move(inputData));

Answer 3

您有点含糊，但我想您可以使用std::sort 或朋友（std::stable_sort、std::partition、std::stable_partition）。然后你使用std::copy 从一个向量的迭代器到另一个向量。

Answer 4

如果您使用哈希表，您可以执行以下操作：

Create a hash table that maps from ID to vector<MyData>
Iterate through the input data:
    If the hash table doesn't contain a vector for that ID:
        Create a vector<MyData> and add it to the hash table
    Push the input item into that vector<MyData>
Iterate through the entry set for the hash table:
    Put the vector<MyData> into the vector<vector<MyData>>
Return the vector<vector<MyData>>

这应该类似于O(n) 平均情况。最坏的情况是O(n^2)，我想，如果散列函数不好的话。

Answer 5

您可以保存 ID 的映射，该映射在 ID 和包含具有 ID 的项目的向量之间进行映射。然后遍历输入，为每个元素检查地图的 ID，如果是新元素，则创建一个新向量。您的复杂度将是 O(NlogM)，其中 N 是输入大小和 M 个可能的 ID。

伪代码：

    for(Item in inputData)
            if(Item.ID in IDMap)
                    IDVec = IDMap[Item.ID]
                    IDVec.push(Item)
            else
                    IDVec = new Vector
                    IDMap.push(IDVec, Item.ID)
                    OutputVec.push(IDVec)

Answer 6

选项 1：
按 ID 对输入进行排序，然后对排序后的输入进行迭代，累积和复制具有相同 ID 的数据序列，并使用向量的vector(iter, iter)CTor 将它们复制到目标。

排序需要一个比较器：

bool less_than_by_ID(MyData const & a, MyData const & b) 
{ return a.ID < b.ID; }

选项 2：
将项目保存在以 ID 为键的 multiset 或 multimap 中，使用各自容器的 lower_bound 和 upper_bound 获取各个键的范围。 （算法上是一样的）

选项 3：
将输出数据结构更改为

std::map<int, std::vector<MyData> > outputData;

然后将数据扔到容器中：

for(auto data : inputData)
  outuptData[data.ID].push_back(data);