将长位数组映射到查找表答案

【问题标题】：Mapping long bit arrays to a lookup table将长位数组映射到查找表
【发布时间】：2018-07-20 13:05:36
【问题描述】：

给定一组长度为 l (l > 64) 的 n (n

我想要达到的目标如下：

L["000010001 ... 00101010"] = 0
L["111000000 ... 01000100"] = 1
...
L["001101100 ... 01010111"] = n-1

位数组，如果转换为小数，则无序。

我目前正在使用std::unordered_map<std::bitset<81>, int> 和std::unordered_map::find，但我感觉有一种更快的方法。

【问题讨论】：

你的感觉从何而来？
根据您的解释，unordered_map 是一个不错的选择。如果我们知道更改率，或者您的应用将进行多少次查找，那么其他方法可能会更好。
“女巫是最简单的？” 和“更快的方法” 通常是相互排斥的。请选择一个。
Unordered_map 将从您的 bitset 的内容生成哈希，然后使用该哈希进行索引。这应该相对较快进行索引，但可能不是唯一的，具体取决于哈希的计算方式，因此可能会发生一些线性最终搜索。哈希是在插入项目时计算的，因此如果您使用 std::set，则每次 find() 调用需要进行 1000 次哈希计算，而每次调用 log2(1000)=10 次更复杂的比较。所以 std::set 在 100 find() 之后肯定会丢失
有 2^81 ~= 10^24 个不同的std::bitset<81>，但你只有 1000 个。这 10^24 个是否都是可能的值？如果没有，您可以将范围缩小到更易于管理的范围。

【解决方案1】：

std::unordered_map 具有很强的优势：它存在，已经过广泛的测试，并且已经过优化。

我能想象的唯一替代方法是在对数组（bit_pattern，index）中进行二进制搜索：对于大小小于 1000 的数组，需要少于 10 次比较。

但是...需要代码、测试和基准...

我现在的白发告诉我：如果它已经存在并且满足你的需求，那就使用它

【讨论】：

【解决方案2】：

很大程度上取决于你关心什么：

一般来说，长简单序列的索引和搜索在遗传学中得到了广泛的研究，所以也许你可以在那里找到一些算法。

【讨论】：