多个集合合并成没有交集的集合

问题描述                                                                                     

将多个集合合并成没有交集的集合。

给定一个字符串的集合,格式如:{aaa bbb ccc}, {bbb ddd},{eee fff},{ggg},{ddd hhh}要求将其中交集不为空的集合合并,要求合并完成后的集合之间无交集,例如上例应输出{aaa bbb ccc ddd hhh},{eee fff}, {ggg}。

(1)请描述你解决这个问题的思路;

(2)请给出主要的处理流程,算法,以及算法的复杂度

(3)请描述可能的改进。

解决方案                                                                                      

采用hash的方法,key为字符串,value为一个链表,存储集合编号。

分析                                                                                            

1. 假定每个集合编号为0,1,2,3...

2. 创建一个hash_map,key为字符串,value为一个链表,链表节点为字符串所在集合的编号。遍历所有的集合,将字符串和对应的集合编号插入到hash_map中去。

3. 创建一个长度等于集合个数的int数组,表示集合间的合并关系。例如,下标为5的元素值为3,表示将下标为5的集合合并到下标为3的集合中去。开始时将所有值都初始化为-1,表示集合间没有互相合并。在集合合并的过程中,如果数组中该集合对应元素如果为-1,则改为链表中最小集合编号,如果不为-1,则不作修改,继续读取下一个字符串。

遍历第二步中生成的hash_map,对于每个value中的链表,首先找到最小的集合编号(有些集合已经被合并过,需要顺着合并关系数组找到合并后的集合编号),然后将链表中所有编号的集合都合并到编号最小的集合中(通过更改合并关系数组)。

4.现在合并关系数组中值相等的集合即为最终的集合,它的元素来源于所有直接或间接指向它的集合。

过程                                                                                           

0: {aaa bbb ccc}

1: {bbb ddd}

2: {eee fff}

3: {ggg}

4: {ddd hhh}

生成的hash_map,和处理完每个值后的合并关系数组分别为

aaa: 0          [0,-1,-1,-1,-1]         

bbb: 0          [0,-1,-1,-1,-1] 

ccc: 0            [0,-1,-1,-1,-1]   

bbb: 0,1        [0, 0,-1,-1,-1] 

ddd: 1           [0, 0,-1,-1,-1]  

eee: 2           [0, 0, 2,-1,-1]  

fff: 2              [0, 0, 2,-1,-1]     

ggg: 3            [0, 0, 2, 3,-1]    

ddd: 1,4         [ 0, 0, 2,3 , 0]  

hhh: 4            [ 0, 0, 2, 3, 0]  

所以合并完后有三个集合,第0,1,4个集合合并到了一起,

第2,3个集合没有进行合并。

我是天王盖地虎的分割线                                                                                   

 

 

参考:http://www.cnblogs.com/ttltry-air/archive/2012/08/14/2638437.html

http://blog.youkuaiyun.com/yahohi/article/details/7927233

内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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