位图排序案例

[排序] 2.1 位图排序 - 对文件A.txt中存储了N个整数进行排序(N大于100万)要求仅占用4K内存 - C/C++ 【题目】文件A.txt中存储了N个整数(N大于100万),要求仅占用4K内存,对该文件中的整数进行排序,结果输出到B.txt 【思路】百万级别的数据排序,理论上讲,应该需要1M以上的空间。4k也可以做不过效率会差不少 4k字节应该是32768个bit(4*1024*8) 申请4k内存,全部清零 遍历A.txt中的整数,先对0~32767之间的数据进行处理 if 该数存在 该数对应的bit直1... 阅读详情

题目:文件A.txt中存储了N个整数(N大于100万),要求仅占用4K内存,对该文件中的整数进行排序,结果输出到B.txt。


先说明下位图排序的思路:

假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序(这里假设这些元素没有重复)。那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。要表示8个数,我们就只需要8个Bit(1Bytes),首先我们开辟1Byte的空间,将这些空间的所有Bit位都置为0,如下图:

然后遍历这5个元素,首先第一个元素是4,那么就把4对应的位置为1。因为是从零开始的,所以要把第五位置为一(如下图):

接着再处理第二个元素7,将第八位置为1,,接着再处理第三个元素,一直到最后处理完所有的元素,将相应的位置为1,这时候的内存的Bit位的状态如下:

最后我们现在遍历一遍Bit区域,将该位是一的位的下标输出(2,3,4,5,7),

以上借鉴于:http://www.cnblogs.com/Trony/archive/2012/09/01/2667064.html


我的代码---可直接运行:

#include "stdio.h" 
#include "malloc.h"
#include "time.h"
#include "assert.h"
#include <iostream>
#include <bitset>
using namespace std;//交换数组中元素用的--忽略  可以手动交换 
#define SIZE 2000000 //200万 
int num[SIZE]; //这个数组是用来生成文件A中数据用的 


//生成文件 A  200万个数据 ----可以掠过不看 
int genrand()
{
	int n;
	FILE *f=fopen("A.txt","w");
	assert(f);
	
	for(n=1;n<=SIZE;n++){//生成2000000个数字 	
		num[n]=n;
	}
	srand((unsigned)time(NULL));//srand()用来设置rand()产生随机数时的随机数种子。
								//参数seed必须是个整数,通常可以利用geypid()或time(0)的返回值来当做seed。
								//如果每次seed都设相同值,rand()所产生的随机数值每次就会一样。 
	int i,j;
	for(n=0;n<SIZE;n++){
		i=(rand()*RAND_MAX+rand())%SIZE;//rand()*RAND_MAX+rand() 是防止产生的随机数最大值小于2000000 
										   //rand()的范围在0-2的16次方 
		j=(rand()*RAND_MAX+rand())%SIZE;
		swap(num[i],num[j]);
	}
	for(n=0;n<SIZE;n++){
		fprintf(f,"%d ",num[n]);//将数组数据写入文件A中,以空格隔开 
	}
	fclose(f);
	return 0;    
} 

//const int max_each_scan=1024*2;//每次扫描4k内存,int 占2个字节 
const int max_each_scan=1024*1024;//为了使效果明显,这里我多用了点空间。测试4K的话放开上面的代码,删掉这句 


int main(){
	//***************** 数据定义  *************** 
	
	int num;//每次读取的数据 
	
	//***************** 初始化操作 **************
	genrand();//生成文件A 	
	clock_t begin=clock();//计时用的  忽略 
	bitset<max_each_scan> bit_map; //申请4k的位图 
	bit_map.reset();	
	FILE *a=fopen("A.txt","r");
	FILE *b=fopen("B.txt","w");
	assert(a);//判断a是否为空的   忽略 
	assert(b);
	
	
	/****************** 核心代码  ****************
		1.第一遍扫描A文件 将0-2048数字对应下标的位图置为1
		2.将位图为1的下标写入B文件中
		3. 第二遍扫描  2048-4048...
		4.重复1和2操作,直到 488个位图(1000000/2048) ; 
	*/ 
	for(int space=max_each_scan;space<SIZE+max_each_scan;space=space+max_each_scan){
		fseek(a,0,0);//指针回指文件A开头 
		bit_map.reset();//位图数据归0 
		while(fscanf(a,"%d",&num)!=EOF){//读取文件A中数据,直到文件末尾 
			if(num>=space-max_each_scan && num<space){//如果数字位于0-4K之间 (其实应该是0-4K的倍数,倍数就是循环的次数,第一次是0-4k,第二次是4K-8k...)
				bit_map[num%max_each_scan]=1;//将位图对应下标的数据置为1。 位图就是0和1 组成的。 
			}
		}
		for(int i=1;i<=max_each_scan;i++){
			if(bit_map[i]){//将位图中该位对应是1的下标+当前搜索的数字块 写入B文件中 
				fprintf(b,"%d ",space-max_each_scan+i);
			}	
		}
	}
	clock_t end = clock();//计时用的  忽略 
	printf("耗时:%d",(end-begin)/CLK_TCK);
	fclose(a);
	fclose(b);
}



位图排序有局限性,就是数据不重复,不过我觉得答题应该没问题吧。

如果有更好的方法希望大家能一起探讨。

不知道清不清楚。能力有限,请见谅。


编程珠玑之位图排序 输入:一个最多包含n个正整数的文件,每个数都小于n,其中n=10^7,。如果在输入文件中有任何整数重复出现就是致命错误。没有其他数据与该整数关联。 输出:按升序排列的输入整数列表。 约束:最多有(大约)1MB的内存空间可用,有充足的磁盘存储空间可用。运行时间最多几分钟,运行时间为10秒就不需要进一步优化了。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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