Java算法设计:迭代器实现排序(求各位大佬各抒己见) 80C

老师预留的习题,说可能会考。希望能得到比较准备的回答用以备考。

假设你有M个迭代器(Java.util.Iterator),其中每一个迭代器定义为:由多个低成本基础迭代器组成,形成一个迭代器链(chain of Iterator),我们称之为resultant Iterator。每个resultant Iterator传递一个有序数据流。我们需要将这些数据流合并成一个最终有序数据流。

数据:每个数据由一串K个Key的序列组成 [k1,k2,k3,…,kK]
数据排序的规则为:最先排列k1,其次k2再次k3,……例如 [2,3,1,…] > [2,1,3,…] > [1,3,2,…]。每种key的排列在一个resultant Iterator中只会出现一次,但是多个resultant Iterator中可能出现相同的排列。

  • 问题A:为了便于分析,我们假设每个resultant Iterator返回N个元素,设计一种算法,能得到最终有序数据流,同时效率高于 O(N.M.K.lg(M)). 并且计算所设计算法的复杂度。(可以设计你需要的变量和参数)。如果有多种算法,请简述各自的优劣。

  • 问题B:简述如何重新设计迭代器,可以降低计算成本。为什么?

  • 问题C:若要在数据库中存储不可变的有序数据集(如本题中的数据),什么数据结构最为合适,为什么?若本题数据中所有的key都可以在byte的量级进行排序,例如有2个key,他们的排序根据他们第一个不同的byte进行排序。那对我们之前选择的数据结构有影响吗?若只有部分key可以又会怎么样?

  • 问题D:基于Java的思想,如何优化它在内存中的表示。为什么?

2个回答

如果你每个迭代器都是有序的,那么连起来就是归并排序。然后就是如果你的比较操作也花费成本,就要实现hash算法。
内存和数据库(文件系统)优化的方式不同,因为内存是随机访问的,可以考虑使用最小堆。数据库可以用排序索引。

讲道理,我没有读懂你数据和数据排序规则

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main.java:3: 错误: 类Point是公共的, 应在名为 Point.java 的文件中声明,这是什么错误

public static class Point { public double x; public double y; //定义一个点方法(函数),其表示为自然语言中的平面坐标点 public Point(double x, double y) { //定义点的横轴坐标值 this.x=x; //定义点的纵轴坐标值 this.y=y; } //根据已知点计算两点间的距离 public double getDistance(Point p) { //定义一个双精度的参数x放两点横轴坐标差值的绝对值 double x=Math.abs(this.x-p.x); //定义一个双精度的参数y放两点纵轴坐标差值的绝对值 double y=Math.abs(this.y-p.y); //根据正弦定理计算出一个双精度的两点坐标距离的值,并将其作为该方法(计算两点间坐标距离)的返回值 return Math.sqrt(x*x+y*y); } //根据已知点计算方位角 public double getAngle(Point p) { //定义一个双精度的参数x放两点横轴坐标差值的绝对值 double x=Math.abs(this.x-p.x); //定义一个双精度的参数y放两点纵轴坐标差值的绝对值 double y=Math.abs(this.y-p.y); //定义一个双精度的参数z放y/x的绝对值 double z=Math.abs(y/x); //计算出两点的坐标方位角,并将其作为该方法(计算已知两点构成的边的坐标方位角)的返回值 return (1/Math.atan(z))/Math.PI*180; } } public interface Check { public static final int Rou=206265; double check(Point P1, Point P2); } //前方交会测量计算 public static class Front_Intersection implements Check { public Point pointA = null; public Point pointB = null; public double angleA = 0; public double angleB = 0; public Point QFJH() { // 定义待定淀P的横轴坐标和纵轴坐标 double x_P = 0; double y_P = 0; int sign = 1; /* * 求出P点的坐标算法,根据余切定理式子的程序化,只需将对应点按逆时针顺序放入即可求出待定点,具体算法如下 */ double sAcB = Math.sin(angleA) * Math.cos(angleB); double cAsB = Math.cos(angleA) * Math.sin(angleB); double sAsB = Math.sin(angleA) * Math.sin(angleB); x_P = (pointA.x * sAcB + pointB.x * cAsB + sign * (pointA.y - pointB.y) * sAsB) / (sAcB + cAsB); y_P = (pointA.y * sAcB + pointB.y * cAsB + sign * (pointB.x - pointA.x) * sAsB) / (sAcB + cAsB); return new Point(x_P, y_P);// 返回P点的坐标值 } /* * 前方交会检核,返回值为求得的两点的横向位移之差的绝对值。 * */ @Override public double check(Point P1, Point P2) { // TODO Auto-generated method stub return P1.getDistance(P2); } } //侧方交会测量计算 public static class Side_Intersection implements Check { public Point pointA = null; public Point pointB = null; public Point pointC = null; public Point pointP = null; public double angleA = 0; public double angleP = 0; public double angleB = 180 - ( angleA + angleP ); public Point CFJH(){ //定义待定淀P的横轴坐标和纵轴坐标 double x_P =0; double y_P =0; int sign = 1; //求出P点的坐标算法 double sAcB = Math.sin(angleA)*Math.cos(angleB); double cAsB = Math.cos(angleA)*Math.sin(angleB); double sAsB = Math.sin(angleA)*Math.sin(angleB); x_P = (pointA.x*sAcB + pointB.x*cAsB + sign*(pointA.y - pointB.y)*sAsB) /(sAcB + cAsB); y_P = (pointA.y*sAcB + pointB.y*cAsB + sign*(pointB.x - pointA.x)*sAsB) /(sAcB + cAsB); return new Point(x_P, y_P);//返回P点的坐标值 } /* * 侧方交会检测方法,返回的是AP的方位角,由于基本的集合知识可以知道AP方位角正弦值的倒数即为观测∠APC的弧度 * */ @Override public double check(Point P1, Point P2) { // TODO Auto-generated method stub return P1.getAngle(P2); } } //主函数 public static class Main { public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub /* * 前方交会测量实现以及对测量值的检核 * */ Point pC1 = new Point(0, 200); Point pB1 = new Point(0, 100); Point pA1 = new Point(0,0); double angleC1 = 44.992/180*Math.PI; double angleB11 = 89.999/180*Math.PI; double angleB12 = 90.001/180*Math.PI; double angleA1 = 45.0/180*Math.PI; //建立前方测量的第一次测量对象test Front_Intersection test = new Front_Intersection(); //依次按逆时针放入对应的点和参数值 test.pointA = pC1; test.pointB = pB1; test.angleA = angleC1; test.angleB = angleB11; Point ret = test.QFJH(); //建立前方测量的第二次测量对象test1 Front_Intersection test1 = new Front_Intersection(); //依次按逆时针放入对应的点和参数值 test1.pointA = pB1; test1.pointB = pA1; test1.angleA = angleB12; test1.angleB = angleA1; Point ret0 = test1.QFJH(); //第一次测量出来的点P的坐标 Point pP11 = new Point (ret.x , ret.y); //第二次测量出来的点P的坐标 Point pP12 = new Point (ret0.x , ret0.y); /* * * 以下为输出语句 * */ System.out.println("根据点C、B,以及∠C和∠CBP求得点P的第一次测量值:"); System.out.println("第一次测量出的点P :"+"(" + ret.x + ", " + ret.y +")"); System.out.println("根据点B、A,以及∠PBA和∠BAP求得点P的第二次测量值:"); System.out.println("第二次测量出的点P :"+"(" + ret0.x + ", " + ret0.y +")"); //实现检测方法 System.out.println("下面进行测量检测:"); double m = test.check(ret, ret0); if(m <= 0.2) { System.out.println("检测合格"); System.out.println("为了更精确P点,取两次测量的平均值:"); Point AVGP1 = new Point ((ret.x + ret0.x)/2 , (ret.y + ret0.y)/2); System.out.println("点P的综合测量值为 :" + "(" + AVGP1.x + ", " + AVGP1.y +")"); System.out.println("点P到点A的距离为:" + AVGP1.getDistance(pA1)); System.out.println("点P到点B的距离为:" + AVGP1.getDistance(pB1)); System.out.println("点P到点C的距离为:" + AVGP1.getDistance(pC1)); System.out.println("AP的方位角为:" + AVGP1.getAngle(pA1)); System.out.println("BP的方位角为:" + AVGP1.getAngle(pB1)); System.out.println("CP的方位角为:" + AVGP1.getAngle(pC1)); } else System.out.println("检测不合格 , 需要重新检测!!!"); /* * * 以下为侧方交会的实现以及对测量值的检核 * */ //侧方交会的参数值 Point pC2 = new Point(100, 0); Point pB2 = new Point(0, 100); Point pA2 = new Point(0, 0); double angleP2 = 45.002/180*Math.PI; double anglePO = 45.005/180*Math.PI; double angleA2 = 44.995/180*Math.PI; double angleB2 = (90.0 - angleP2 + angleA2)/180*Math.PI; //侧方交会的测量对象Test Side_Intersection Test= new Side_Intersection(); //按逆时针顺序依次放入参数 Test.pointA = pB2; Test.pointB = pA2; Test.angleA = angleB2; Test.angleP = angleP2; Point ret1 = Test.CFJH(); //求得的P点值 Point pP2 = new Point (ret1.x , ret1.y); //定义一个双精度变量n放置测量出来的P点到A的方位角正切值得倒数,即∠APC的测量值 double n = 1/Math.atan(Test.check(ret1, Test.pointA)); //定义一个双精度变量l放置点∠APC和观测值和测量值之差的绝对值 double l = Math.abs(anglePO - n); //进行检核判断 if(l <= 40){ System.out.println("检测合格"); System.out.println("点P的综合测量值为 :" + "(" + ret1.x + ", " + ret1.y +")"); System.out.println("点P到点A的距离为:" + pP2.getDistance(pA2)); System.out.println("点P到点B的距离为:" + pP2.getDistance(pB2)); System.out.println("点P到点C的距离为:" + pP2.getDistance(pC2)); System.out.println("AP的方位角为:" + pP2.getAngle(pA2)); System.out.println("BP的方位角为:" + pP2.getAngle(pB2)); System.out.println("CP的方位角为:" + pP2.getAngle(pC2)); } else System.out.println("检测不合格 , 需要重新检测!!!"); } }

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太惨了,面试又被吊打

专为程序员设计的数学课

<p> 限时福利限时福利,<span>15000+程序员的选择!</span> </p> <p> 购课后添加学习助手(微信号:csdn590),按提示消息领取编程大礼包!并获取讲师答疑服务! </p> <p> <br> </p> <p> 套餐中一共包含5门程序员必学的数学课程(共47讲) </p> <p> 课程1:《零基础入门微积分》 </p> <p> 课程2:《数理统计与概率论》 </p> <p> 课程3:《代码学习线性代数》 </p> <p> 课程4:《数据处理的最优化》 </p> <p> 课程5:《马尔可夫随机过程》 </p> <p> <br> </p> <p> 哪些人适合学习这门课程? </p> <p> 1)大学生,平时只学习了数学理论,并未接触如何应用数学解决编程问题; </p> <p> 2)对算法、数据结构掌握程度薄弱的人,数学可以让你更好的理解算法、数据结构原理及应用; </p> <p> 3)看不懂大牛代码设计思想的人,因为所有的程序设计底层逻辑都是数学; </p> <p> 4)想学习新技术,如:人工智能、机器学习、深度学习等,这门课程是你的必修课程; </p> <p> 5)想修炼更好的编程内功,在遇到问题时可以灵活的应用数学思维解决问题。 </p> <p> <br> </p> <p> 在这门「专为程序员设计的数学课」系列课中,我们保证你能收获到这些:<br> <br> <span> </span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">①价值300元编程课程大礼包</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">②应用数学优化代码的实操方法</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">③数学理论在编程实战中的应用</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">④程序员必学的5大数学知识</span> </p> <p class="ql-long-24357476"> <span class="ql-author-24357476">⑤人工智能领域必修数学课</span> </p> <p> <br> 备注:此课程只讲程序员所需要的数学,即使你数学基础薄弱,也能听懂,只需要初中的数学知识就足矣。<br> <br> 如何听课? </p> <p> 1、登录CSDN学院 APP 在我的课程中进行学习; </p> <p> 2、登录CSDN学院官网。 </p> <p> <br> </p> <p> 购课后如何领取免费赠送的编程大礼包和加入答疑群? </p> <p> 购课后,添加助教微信:<span> csdn590</span>,按提示领取编程大礼包,或观看付费视频的第一节内容扫码进群答疑交流! </p> <p> <img src="https://img-bss.csdn.net/201912251155398753.jpg" alt=""> </p>

Eclipse archetype-catalog.xml

Eclipse Maven 创建Web 项目报错 Could not resolve archetype org.apache.maven.archetypes:maven-archetype-web

使用TensorFlow+keras快速构建图像分类模型

课程分为两条主线: 1&nbsp;从Tensorflow的基础知识开始,全面介绍Tensorflow和Keras相关内容。通过大量实战,掌握Tensorflow和Keras经常用到的各种建模方式,参数优化方法,自定义参数和模型的手段,以及对训练结果评估与分析的技巧。 2&nbsp;从机器学习基础算法开始,然后进入到图像分类领域,使用MNIST手写数据集和CIFAR10图像数据集,从简单神经网络到深度神经网络,再到卷积神经网络,最终完成复杂模型:残差网络的搭建。完成这条主线,学员将可以自如地使用机器学习的手段来达到图像分类的目的。

Python代码实现飞机大战

文章目录经典飞机大战一.游戏设定二.我方飞机三.敌方飞机四.发射子弹五.发放补给包六.主模块 经典飞机大战 源代码以及素材资料(图片,音频)可从下面的github中下载: 飞机大战源代码以及素材资料github项目地址链接 ————————————————————————————————————————————————————————— 不知道大家有没有打过飞机,喜不喜欢打飞机。当我第一次接触这个东西的时候,我的内心是被震撼到的。第一次接触打飞机的时候作者本人是身心愉悦的,因为周边的朋友都在打飞机, 每

最近面试Java后端开发的感受:如果就以平时项目经验来面试,通过估计很难,不信你来看看

在上周,我密集面试了若干位Java后端的候选人,工作经验在3到5年间。我的标准其实不复杂:第一能干活,第二Java基础要好,第三最好熟悉些分布式框架,我相信其它公司招初级开发时,应该也照着这个标准来面的。 我也知道,不少候选人能力其实不差,但面试时没准备或不会说,这样的人可能在进团队干活后确实能达到期望,但可能就无法通过面试,但面试官总是只根据面试情况来判断。 但现实情况是,大多数人可能面试前没准备,或准备方法不得当。要知道,我们平时干活更偏重于业务,不可能大量接触到算法,数据结构,底层代码这类面试必问

三个项目玩转深度学习(附1G源码)

从事大数据与人工智能开发与实践约十年,钱老师亲自见证了大数据行业的发展与人工智能的从冷到热。事实证明,计算机技术的发展,算力突破,海量数据,机器人技术等,开启了第四次工业革命的序章。深度学习图像分类一直是人工智能的经典任务,是智慧零售、安防、无人驾驶等机器视觉应用领域的核心技术之一,掌握图像分类技术是机器视觉学习的重中之重。针对现有线上学习的特点与实际需求,我们开发了人工智能案例实战系列课程。打造:以项目案例实践为驱动的课程学习方式,覆盖了智能零售,智慧交通等常见领域,通过基础学习、项目案例实践、社群答疑,三维立体的方式,打造最好的学习效果。

微信小程序开发实战之番茄时钟开发

微信小程序番茄时钟视频教程,本课程将带着各位学员开发一个小程序初级实战类项目,针对只看过官方文档而又无从下手的开发者来说,可以作为一个较好的练手项目,对于有小程序开发经验的开发者而言,可以更好加深对小程序各类组件和API 的理解,为更深层次高难度的项目做铺垫。

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