C ++比较向量，更快的方式

Posted 2023-02-21

【中文标题】C ++比较向量，更快的方式

【英文标题】：C++ to compare vectors, faster way

【发布时间】：2014-03-03 22:12:03

【问题描述】：

是否有更快的方法从向量列表中找到特定向量？我做矢量比较，这需要永远做，而且我有数百万条记录。

我正在使用 openmp

这就是我目前所拥有的

#pragma omp parallel for
                            for(int i=0;i<crossed.size();i++)
                                    #pragma omp flush (exit)
                                    if(!exit && (crossed[i]== vectors))

                                            loop = i;
                                            found = true;
                                            exit = true;
                                            #pragma omp flush (exit)
                                    
                            

                            if(found == false)
                                    crossed.push_back(vectors);
                                    cross.push_back(0);
                            
                            else
                                    cross[loop] = cross[loop]+1;
                            

【问题讨论】：

你在解决什么问题？也许有一种数据结构或算法比向量向量更适合。也许您可以对数据进行排序，然后进行二分搜索？

如果您必须像这样比较多个向量，您可以考虑存储每个向量的哈希信息并比较哈希。您仍然需要比较两个具有相同哈希值的向量，但您可以立即剔除不同的哈希值 - 这会大大提高速度。

我试图弄清楚一个图是否同构。为了做到这一点，我必须将向量中的每个点乘以 alpha，然后检查我是否可以找到重复一次。然后我计算它们并与其他图进行比较以找到非同构图。如果你们懂数学，那么找出更快的算法会很有帮助

【参考方案1】：

是的，如果您愿意稍微改变一下您的数据结构。

加快比较速度的一种简单方法是使用校验和。我的意思是，从字面上检查总和。在构建向量时，请保持每个向量的总和（只要您与数据类型一致，溢出无关紧要）。然后，不是比较整个向量，而是只比较总和 - 如果总和匹配，则只有比较向量。

更进一步，您可以通过校验和对向量进行排序...这可能仅在您有很多向量时才值得，因为它将校验和搜索从 n 减少到 log(n)

【讨论】：

+1 / 散列会比总和更好。而且，不需要“按校验和对向量进行排序”——只需对单个校验和/向量 ID 索引进行排序。

每次将一个元素添加到向量中时，都必须重新计算标准哈希值......如果有数百万个元素，我认为您会浪费很多时间。

对所有元素散列与进行异或的向量散列是该场景的合理方法...散列方面区分总和较弱的情况，例如10, -10 vs 0, 0, 1, 9 vs 10，而总和有助于例如3, 3, 3 与 3。具有 O(1) cpu & mem 方式来生成一个对处理插入/擦除的顺序敏感的值，例如1, 3 vs 3, 1，或 1, 3, 5 vs 5, 1, 3 - 也可能在相邻元素之间差异的哈希中进行异或（例如，对于上述情况 2 vs -2, 2, 2 vs -4, 2) - 虽然容易取消:-(.