


Explication détaillée de la déduplication et de l'optimisation des tableaux numériques à l'aide de js pour construire un arbre binaire
Cet article vous présente principalement les informations pertinentes sur la déduplication et l'optimisation des tableaux numériques à l'aide de js pour construire des arbres binaires. L'article les présente en détail à travers des exemples de codes. Il a une certaine valeur d'apprentissage de référence pour l'étude ou le travail de chacun. J’ai besoin d’amis, étudions ensemble.
Avant-propos
Cet article présente principalement le contenu pertinent sur la construction d'un arbre binaire avec js pour dédupliquer et optimiser des tableaux numériques. Il est partagé pour. votre référence. Learning, je n'en dirai pas plus ci-dessous, jetons un œil à l'introduction détaillée.
Boucle commune à deux couches pour implémenter la déduplication de tableau
let arr = [11, 12, 13, 9, 8, 7, 0, 1, 2, 2, 5, 7, 11, 11, 7, 6, 4, 5, 2, 2] let newArr = [] for (let i = 0; i < arr.length; i++) { let unique = true for (let j = 0; j < newArr.length; j++) { if (newArr[j] === arr[i]) { unique = false break } } if (unique) { newArr.push(arr[i]) } } console.log(newArr)
Construire un arbre binaire pour réaliser la déduplication (applicable uniquement aux tableaux de type numérique)
Construire les éléments précédemment parcourus dans un arbre binaire. l'arbre Les nœuds satisfont tous : la valeur du sous-nœud gauche < la valeur du nœud actuel < la valeur du sous-nœud droit
Cela optimise le processus de jugement si l'élément est apparu before
if Si l'élément est plus grand que le nœud actuel, il vous suffit de déterminer si l'élément apparaît dans le sous-arbre droit du nœud
Si l'élément est plus petit que le nœud actuel, il vous suffit de déterminer si l'élément apparaît dans le sous-arbre gauche du nœud
let arr = [0, 1, 2, 2, 5, 7, 11, 7, 6, 4,5, 2, 2] class Node { constructor(value) { this.value = value this.left = null this.right = null } } class BinaryTree { constructor() { this.root = null this.arr = [] } insert(value) { let node = new Node(value) if (!this.root) { this.root = node this.arr.push(value) return this.arr } let current = this.root while (true) { if (value > current.value) { if (current.right) { current = current.right } else { current.right = node this.arr.push(value) break } } if (value < current.value) { if (current.left) { current = current.left } else { current.left = node this.arr.push(value) break } } if (value === current.value) { break } } return this.arr } } let binaryTree = new BinaryTree() for (let i = 0; i < arr.length; i++) { binaryTree.insert(arr[i]) } console.log(binaryTree.arr)
Idée d'optimisation un, enregistrez le maximum et valeurs minimales
Enregistrez les valeurs maximales et minimales des éléments insérés S'il est plus grand que le plus grand élément ou plus petit que le plus petit élément, insérez directement.
let arr = [11, 12, 13, 9, 8, 7, 0, 1, 2, 2, 5, 7, 11, 11, 7, 6, 4, 5, 2, 2] class Node { constructor(value) { this.value = value this.left = null this.right = null } } class BinaryTree { constructor() { this.root = null this.arr = [] this.max = null this.min = null } insert(value) { let node = new Node(value) if (!this.root) { this.root = node this.arr.push(value) this.max = value this.min = value return this.arr } if (value > this.max) { this.arr.push(value) this.max = value this.findMax().right = node return this.arr } if (value < this.min) { this.arr.push(value) this.min = value this.findMin().left = node return this.arr } let current = this.root while (true) { if (value > current.value) { if (current.right) { current = current.right } else { current.right = node this.arr.push(value) break } } if (value < current.value) { if (current.left) { current = current.left } else { current.left = node this.arr.push(value) break } } if (value === current.value) { break } } return this.arr } findMax() { let current = this.root while (current.right) { current = current.right } return current } findMin() { let current = this.root while (current.left) { current = current.left } return current } } let binaryTree = new BinaryTree() for (let i = 0; i < arr.length; i++) { binaryTree.insert(arr[i]) } console.log(binaryTree.arr)
Idée d'optimisation deux, construire un arbre rouge-noir
Construisez un arbre rouge-noir et équilibrez la hauteur de l'arbre
La partie sur les arbres rouge-noir, veuillez voir l'insertion de l'arbre rouge-noir
let arr = [11, 12, 13, 9, 8, 7, 0, 1, 2, 2, 5, 7, 11, 11, 7, 6, 4, 5, 2, 2] console.log(Array.from(new Set(arr))) class Node { constructor(value) { this.value = value this.left = null this.right = null this.parent = null this.color = 'red' } } class RedBlackTree { constructor() { this.root = null this.arr = [] } insert(value) { let node = new Node(value) if (!this.root) { node.color = 'black' this.root = node this.arr.push(value) return this } let cur = this.root let inserted = false while (true) { if (value > cur.value) { if (cur.right) { cur = cur.right } else { cur.right = node this.arr.push(value) node.parent = cur inserted = true break } } if (value < cur.value) { if (cur.left) { cur = cur.left } else { cur.left = node this.arr.push(value) node.parent = cur inserted = true break } } if (value === cur.value) { break } } // 调整树的结构 if(inserted){ this.fixTree(node) } return this } fixTree(node) { if (!node.parent) { node.color = 'black' this.root = node return } if (node.parent.color === 'black') { return } let son = node let father = node.parent let grandFather = father.parent let directionFtoG = father === grandFather.left ? 'left' : 'right' let uncle = grandFather[directionFtoG === 'left' ? 'right' : 'left'] let directionStoF = son === father.left ? 'left' : 'right' if (!uncle || uncle.color === 'black') { if (directionFtoG === directionStoF) { if (grandFather.parent) { grandFather.parent[grandFather.parent.left === grandFather ? 'left' : 'right'] = father father.parent = grandFather.parent } else { this.root = father father.parent = null } father.color = 'black' grandFather.color = 'red' father[father.left === son ? 'right' : 'left'] && (father[father.left === son ? 'right' : 'left'].parent = grandFather) grandFather[grandFather.left === father ? 'left' : 'right'] = father[father.left === son ? 'right' : 'left'] father[father.left === son ? 'right' : 'left'] = grandFather grandFather.parent = father return } else { grandFather[directionFtoG] = son son.parent = grandFather son[directionFtoG] && (son[directionFtoG].parent = father) father[directionStoF] = son[directionFtoG] father.parent = son son[directionFtoG] = father this.fixTree(father) } } else { father.color = 'black' uncle.color = 'black' grandFather.color = 'red' this.fixTree(grandFather) } } } let redBlackTree = new RedBlackTree() for (let i = 0; i < arr.length; i++) { redBlackTree.insert(arr[i]) } console.log(redBlackTree.arr)
Autres méthodes de déduplication
Supprimer la duplication via l'objet Set
[...new Set(arr)]
Supprimez les duplications via la méthode sort()
+ reduce()
Après le tri, comparez les éléments adjacents pour voir s'ils sont les idem. S'ils sont différents, ajoutez-les au tableau renvoyé
Il est à noter que lors du tri, la valeur par défaut compare(2, '2')
renvoie 0 tandis que réduire (), effectue une comparaison congruente
let arr = [0, 1, 2, '2', 2, 5, 7, 11, 7, 5, 2, '2', 2] let newArr = [] arr.sort((a, b) => { let res = a - b if (res !== 0) { return res } else { if (a === b) { return 0 } else { if (typeof a === 'number') { return -1 } else { return 1 } } } }).reduce((pre, cur) => { if (pre !== cur) { newArr.push(cur) return cur } return pre }, null)
supprimer les doublons via la méthode includes()
+ map()
let arr = [0, 1, 2, '2', 2, 5, 7, 11, 7, 5, 2, '2', 2] let newArr = [] arr.map(a => !newArr.includes(a) && newArr.push(a))
Déduplication via includes()
+ reduce()
méthode
let arr = [0, 1, 2, '2', 2, 5, 7, 11, 7, 5, 2, '2', 2] let newArr = arr.reduce((pre, cur) => { !pre.includes(cur) && pre.push(cur) return pre }, [])
via une paire clé-valeur d'objet + déduplication de méthode d'objet JSON
let arr = [0, 1, 2, '2', 2, 5, 7, 11, 7, 5, 2, '2', 2] let obj = {} arr.map(a => { if(!obj[JSON.stringify(a)]){ obj[JSON.stringify(a)] = 1 } }) console.log(Object.keys(obj).map(a => JSON.parse(a)))
Ce qui précède est ce que j'ai compilé pour vous. J'espère que cela vous sera utile à l'avenir.
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La comparaison des performances des méthodes de retournement des valeurs de clé de tableau PHP montre que la fonction array_flip() fonctionne mieux que la boucle for dans les grands tableaux (plus d'un million d'éléments) et prend moins de temps. La méthode de la boucle for consistant à retourner manuellement les valeurs clés prend un temps relativement long.

Les méthodes de copie approfondie de tableaux en PHP incluent : l'encodage et le décodage JSON à l'aide de json_decode et json_encode. Utilisez array_map et clone pour créer des copies complètes des clés et des valeurs. Utilisez Serialize et Unsérialize pour la sérialisation et la désérialisation.

La complexité temporelle mesure le temps d'exécution d'un algorithme par rapport à la taille de l'entrée. Les conseils pour réduire la complexité temporelle des programmes C++ incluent : le choix des conteneurs appropriés (tels que vecteur, liste) pour optimiser le stockage et la gestion des données. Utilisez des algorithmes efficaces tels que le tri rapide pour réduire le temps de calcul. Éliminez les opérations multiples pour réduire le double comptage. Utilisez des branches conditionnelles pour éviter les calculs inutiles. Optimisez la recherche linéaire en utilisant des algorithmes plus rapides tels que la recherche binaire.

Le tri des tableaux multidimensionnels peut être divisé en tri sur une seule colonne et en tri imbriqué. Le tri sur une seule colonne peut utiliser la fonction array_multisort() pour trier par colonnes ; le tri imbriqué nécessite une fonction récursive pour parcourir le tableau et le trier. Les cas pratiques incluent le tri par nom de produit et le tri composé par volume de ventes et prix.

La meilleure pratique pour effectuer une copie complète d'un tableau en PHP consiste à utiliser json_decode(json_encode($arr)) pour convertir le tableau en chaîne JSON, puis à le reconvertir en tableau. Utilisez unserialize(serialize($arr)) pour sérialiser le tableau en chaîne, puis désérialisez-le en un nouveau tableau. Utilisez RecursiveIteratorIterator pour parcourir de manière récursive des tableaux multidimensionnels.

La fonction array_group_by de PHP peut regrouper des éléments dans un tableau en fonction de clés ou de fonctions de fermeture, renvoyant un tableau associatif où la clé est le nom du groupe et la valeur est un tableau d'éléments appartenant au groupe.

La fonction array_group() de PHP peut être utilisée pour regrouper un tableau par une clé spécifiée afin de rechercher les éléments en double. Cette fonction fonctionne selon les étapes suivantes : Utilisez key_callback pour spécifier la clé de regroupement. Utilisez éventuellement value_callback pour déterminer les valeurs de regroupement. Comptez les éléments regroupés et identifiez les doublons. Par conséquent, la fonction array_group() est très utile pour rechercher et traiter des éléments en double.

Complexité de l'algorithme de déduplication de tableau PHP : array_unique() : O(n) array_flip()+array_keys() : O(n) boucle foreach : O(n^2)
