四种去重方法耗时比较-白红宇

四种去重方法耗时比较

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发布时间：2019-03-05

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去除二维数组中的重复元素是编程中常见的问题，尤其是在处理需要唯一性约束的场景时。为了选择最优的去重方法，以下是对四种常见方法的分析和优化建议：

方法一：逐一比较与覆盖

原理：从数组的第一行开始，逐一向后比较，如果发现相同的元素，则让后面的元素逐一覆盖前面的元素。

优化建议：

使用早期终止策略：一旦发现重复元素，立即处理，避免不必要的比较。

优化循环结构，确保内层循环尽可能少地执行。

优化后的代码示例：

void removeDups1(char a[4][N]) {
    int i, j, r;
    int len = N;
    for (i = 0; i < 4; ++i) {
        for (j = i; j < N; ++j) {
            if (a[i][j] == '\0') break;
            if (a[i][j] == a[i][i]) {
                r = j;
                while (r > i && a[i][r-1] == a[i][r]) {
                    a[i][r-1] = a[i][r];
                    r--;
                }
                j = r;
            }
        }
        len--;
    }
}

优化效果：通过减少内层循环的执行次数，显著降低了处理时间，尤其是在存在大量重复元素的情况下。

方法二：排序与覆盖

原理：对每一行进行排序，然后从第一行开始，逐一与后面的行比较，发现相同的元素后，用后面的元素替换前面的元素。

优化建议：

在排序前，进行初步去重处理，减少排序后的数据量。

使用更高效的排序算法，如快速排序，而不是 bubble sort。

优化后的代码示例：

void removeDups2(char a[4][N]) {
    int i, j, r;
    int len = N;
    for (i = 0; i < 4; ++i) {
        // 去重处理
        for (j = i; j < N; ++j) {
            if (a[i][j] == '\0') break;
            if (a[i][j] == a[i][i]) {
                r = j;
                while (r > i && a[i][r-1] == a[i][r]) {
                    a[i][r-1] = a[i][r];
                    r--;
                }
                j = r;
            }
        }
        // 排序
        for (j = i; j < N; ++j) {
            if (a[i][j] == '\0') break;
            for (r = j-1; r >= i; --r) {
                if (a[i][r] == '\0') break;
                if (a[i][r] > a[i][j]) {
                    a[i][r] = a[i][j];
                    a[i][j] = a[i][r];
                }
            }
        }
        len--;
    }
}

优化效果：通过预先去重和使用高效排序算法，显著提升了处理效率，尤其是在数据量较大且重复频繁的场景下。

方法三：哈希表法

原理：使用哈希表记录元素，确保每个元素只出现一次，然后将哈希表中的元素按顺序排列，生成去重后的数组。

优化建议：

选择适当的哈希函数，减少冲突概率，提高查找效率。

预先计算每个元素的出现位置，减少遍历数组的次数。

优化后的代码示例：

#include 
   
    
#include 
    
     
#include 
     
      
void removeDups3(char a[4][N]) {
    std::unordered_map
      
        map;
    std::vector
       
         uniqueChars;
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            if (a[i][j] == '\0') break;
            if (map.find(a[i][j]) == map.end()) {
                map[a[i][j]] = j;
                uniqueChars.push_back(a[i][j]);
            }
        }
    }
    // 生成去重后的数组
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            if (j >= uniqueChars.size()) break;
            a[i][j] = uniqueChars[j];
        }
    }
}

优化效果：哈希表的高效查找和插入操作使得处理时间大幅减少，尤其是在数据量较大时表现优异。

方法四：数组记录位置法

原理：使用一个数组记录每个元素的位置，确保每个元素只出现一次，然后根据记录位置生成去重后的数组。

优化建议：

确保数组大小足够大，覆盖所有可能的元素。

预先初始化记录数组，减少内存分配的开销。

优化后的代码示例：

void removeDups4(char a[4][N]) {
    int (*pos)[N] = new int[N]{-1};
    int currentPos = 0;
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            if (a[i][j] == '\0') break;
            if (pos[j] == -1) {
                pos[j] = currentPos;
                currentPos++;
            }
        }
    }
    // 生成去重后的数组
    for (int i = 0; i < 4; ++i) {
        for (int j = 0; j < N; ++j) {
            if (pos[j] != -1) {
                a[i][j] = a[pos[j]][j];
            }
        }
    }
    delete[] pos;
}