come ottenere il maggior numero di elementi frequenti

Question

Sto lavorando su un'applicazione che ha un grande array contenente linee di numeri,

transNum[20000][200]//this is the 2d array containing the numbers and always keep track of the line numbers

Sto usando un ciclo annidato per cercare il maggior numero di elementi frequenti. che è

for(int i=0/*,lineitems=0*/;i<lineCounter;i++)
  {
      for(int j=0,shows=1;j<lineitem1[i];j++)
      {
          for(int t=i+1;t<lineCounter;t++)
          {
              for(int s=0;s<lineitem1[t];s++)
              {
                  if(transNum[i][j]==transNum[t][s])
                      shows++;
              }
          }

          if(shows/lineCounter>=0.2)
          {

              freItem[i][lineitem2[i]]=transNum[i][j];
              lineitem2[i]++;
          }
      }

  }

quando facevo test usando array in input piccole come prova [200] [200], questo ciclo funziona bene e il tempo di calcolo è accettabile, ma quando provo ad elaborare la matrice contiene 12000 linee, il tempo di calcolo è troppo lungo , così sto pensando se ci sono altri modi per calcolare le voci frequenti, piuttosto che utilizzare questo loop.I appena eseguito un test su 10688 linee, e il tempo per ottenere tutto l'oggetto frequente è 825805ms, che è il modo costoso.

Answer 1

Dipende dal vostro input. Se siete anche inserire i dati nello stesso codice, allora si può contare elementi frequenti quando si inserisce loro.

---

Ecco una soluzione pseudo-C:

int counts[1000000];

while(each number as n)
{
    counts[n]++;
    // then insert number into array
}

Modifica # 2:. Assicurati, in modo da non ottenere risultati inaspettati, per inizializzare tutti gli elementi dell'array a zero

Answer 2

Tenete a mente questo è un (n ^ 2) algoritmo O al meglio e potrebbe essere peggio. Ciò significa che il numero di operazioni è proporzionale al conteggio degli elementi quadrati. Dopo un certo numero di linee, le prestazioni si degradano rapidamente e non c'è niente che tu possa fare se non per migliorare l'algoritmo.

Answer 3

Il Multiset realizzazione dal progetto di Google Guava potrebbe essere utile in questi casi. Si potrebbe memorizzare gli oggetti lì e quindi recuperare un insieme di valori con il conteggio di ogni occorrenza.

Answer 4

ha dato l'algoritmo per questo qualche pensiero. Ecco la soluzione mi si avvicinò con:

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Comparator;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;

public class NumberTotalizerTest {

    public static void main(String args[]) {

        HashMap<Integer,Integer> hashMap = new HashMap<Integer,Integer>();

        // Number input
        Random randomGenerator = new Random();
        for (int i = 1; i <= 50; ++i ) {
            int randomInt = randomGenerator.nextInt(15);
            System.out.println("Generated : " + randomInt);

            Integer tempInt = hashMap.get(randomInt);

            // Counting takes place here
            hashMap.put(randomInt, tempInt==null?1:(tempInt+1) );
        }

        // Sorting and display
        Iterator itr =  sortByValue(hashMap).iterator();

        System.out.println( "Occurences from lowest to highest:" );

        while(itr.hasNext()){
            int key = (Integer) itr.next();

            System.out.println( "Number: " + key + ", occurences: " + hashMap.get(key));
        }
    }

     public static List sortByValue(final Map m) {
        List keys = new ArrayList();
        keys.addAll(m.keySet());
        Collections.sort(keys, new Comparator() {
            public int compare(Object o1, Object o2) {
                Object v1 = m.get(o1);
                Object v2 = m.get(o2);
                if (v1 == null) {
                    return (v2 == null) ? 0 : 1;
                }
                else if (v1 instanceof Comparable) {
                    return ((Comparable) v1).compareTo(v2);
                }
                else {
                    return 0;
                }
            }
        });
        return keys;
    }
}