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编程问答

一个经典的字母排列算法

發布時間:2025/7/14 编程问答 17 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 一个经典的字母排列算法 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

最近在研究一個問題,自己嘗試些寫了一個算法:

問題描述:給出一段字符,比如[a,b,c,d……],輸出任意長度大于n的字符組合

  • 分析:首先確立數學模型。這個問題的本質是排列問題,即:AL2?+?AL3?+ …… +?ALL。既然是排列問題,就應該按照排列的思維來進行處理這個問題。首先不去分析具體的實現細節,遵循著從整體到局部的思想,先確立程序,然后在確立算法與數據結構。從上面的描述中,可以看出,排列是分層級的,比如長度為2的層級的排列,長度為3的層級的排列……程序與數學模型的一個區別就是,程序要實現具體細節,而數學模型是一種抽象。所以說,上面的排列公式,除了分析出層級之外,重要的是要考慮層級之間的關聯。在實現具體細節的時候,發現,每一次層級的組合結果都是下一個層級要組合的原始數據。層級與層級之間的組合,對于程序來講,要用遞歸算法來實現,這一點是毋庸置疑的。從整個過程來看,必須要有第一次組合產生的結果,作為整個組合的原始數據,以便進行后面層級的組合。
  • 確立程序;
  • 確立數據結果與算法;
  • 代碼:
  • package com.txq.letter.combine;

    import java.lang.ref.SoftReference;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Collections;
    import java.util.HashSet;
    import java.util.List;
    import java.util.Queue;
    import java.util.Set;
    import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedDeque;

    /**
    * 輸出長度>len的字符串的任意組合,比如String s = "abc",輸出為"ab","ba","ac","ca"……字符的排列
    *
    * @author TongXueQiang
    * @date 2016/03/01
    * @since JDK 1.7
    */
    public class LetterCombation {
    // 存放字符的原始隊列
    private static Queue<Character> queue = new ConcurrentLinkedDeque<Character>();
    // 組合過程中產生的第一個結果集
    private static Queue<List<String>> firstResult = new ConcurrentLinkedDeque<List<String>>();
    // 最終結果集
    private static Set<String> finalResult = new HashSet<String>();
    // 組合的層級數,從2開始
    private static int level = 2;

    /**
    * 任意字母組合
    *
    * @param word
    * @param len
    * @return
    */
    public Set<String> outputLetterCombina(String word, int len) {
    if (word == null || word.equals("")) {
    return null;
    }
    // 1.把word加入到原始隊列中
    init(word);
    // 2.產生第一次結果集
    firstResult = outputFirstCombination();
    // 3.循環進行下一層級的組合,并得到最終結果集
    finalResult = outputCombination(firstResult, level, word);
    // 4.去除不符合期望的字符組合
    return removeUnexpectedLetterComb(finalResult, len);
    }

    /**
    * 去除不符合期望的字符串
    * @param finalResult2
    * @return
    */
    private Set<String> removeUnexpectedLetterComb(Set<String> result, int len) {
    List<String> deleteList = new ArrayList<String>();
    for (String s : result) {
    if (s.length() <= len) {
    deleteList.add(s);
    }
    }
    result.removeAll(deleteList);
    return result;
    }

    /**
    * 產生原始隊列
    *
    * @param word
    */
    public Queue<Character> init(String word) {
    if (word == null || word.equals("")) {
    return null;
    }

    for (int i = 0;i < word.length();i++) {
    Character c = Character.valueOf(word.charAt(i));
    if (c.equals(' ') || c.equals('\n') || c.equals('\t') || c.equals('\r')) {
    continue;
    }
    queue.add(c);
    }

    return queue;
    }

    /**
    * 倒置字符串
    *
    * @param word
    * @return
    */
    public String reverse(String word) {
    StringBuffer result = new StringBuffer();
    for (int i = word.length() - 1; i >= 0; i--) {
    result.append(word.charAt(i));
    }
    return result.toString();
    }

    /**
    * 倒置字符串,比如abc,倒置后為cab,abcd,倒置后為dabc……
    *
    * @param word
    * @return
    */
    public String reverseCombination(String word) {
    char s[] = word.toCharArray();
    List<String> ss = new ArrayList<String>();

    StringBuffer sb = new StringBuffer();
    SoftReference<StringBuffer> srf = new SoftReference<StringBuffer>(sb);

    for (int i = 0; i < s.length - 1; i++) {
    sb.append(s[i]);
    }
    // 把除最后一個字符意外的全部字符串加載到list中
    ss.add(sb.toString());
    sb = null;

    sb = new StringBuffer();
    sb.append(s[s.length - 1]);
    // 把最后一個字符加載到list中
    ss.add(sb.toString());

    Collections.reverse(ss);// 倒置處理
    sb = null;

    sb = new StringBuffer();
    for (String s0 : ss) {
    sb.append(s0);
    }

    // 輸出最后結果
    return sb.toString();
    }

    /**
    * 輸出長度為2的字母組合,作為第一個結果集,以備后續的組合使用
    * @return
    */
    public Queue<List<String>> outputFirstCombination() {
    StringBuffer sb = null;
    List<String> cell = null;

    SoftReference<List<String>> srf = new SoftReference<List<String>>(cell);
    SoftReference<StringBuffer> srf0 = new SoftReference<StringBuffer>(sb);

    // 1.依次取出第一個字符,與剩下的字符組合
    char ch = queue.poll();

    for (char cha : queue) {
    cell = new ArrayList<String>();
    sb = new StringBuffer();
    sb.append(ch).append(cha);

    // 加入到cell中
    cell.add(sb.toString());
    cell.add(reverse(sb.toString()));

    // 把cell加入到首個結果集中
    firstResult.add(cell);

    sb = null;
    cell = null;
    }

    // 遞歸終止條件
    if (queue.size() != 1) {
    outputFirstCombination();
    }

    return firstResult;
    }

    /**
    * 輸出組合,循環對輸入的結果集中的每個cell處理,產生新的cell,然后把新的cell加載到中間結果集中,最后返回最后結果
    *
    * @param handleResult
    * @param level
    * @return
    */
    public Set<String> outputCombination(Queue<List<String>> inputResult, int level, String word) {
    // 定義新的中間結果集
    Queue<List<String>> middleResult = new ConcurrentLinkedDeque<List<String>>();
    SoftReference<Queue<List<String>>> srf = new SoftReference<Queue<List<String>>>(middleResult);

    StringBuffer sb = null;

    // 1.把handleResult加入到最終結果集中
    finalResult = addToFinalResult(inputResult);

    // 2.清空隊列
    queue.clear();

    // 3.對輸入的結果集進行處理,進行下一層級的組合
    List<String> cell = inputResult.poll();

    while (cell != null) {
    // 新的cell
    List<String> newCell = null;

    // ①.初始化隊列
    queue = init(word);

    // ②.從cell中取出第一個字符串,然后去除原始隊列中與之匹配的字符串
    removeStrFromOriginalQueue(cell);

    // ③.cell與原始隊列中剩下的字符串進行組合,產生新的cell
    originalQueueToCellCombination(newCell, cell, middleResult, sb);

    // ④.清空隊列
    queue.clear();

    // ⑤.下一個單元
    cell = inputResult.poll();
    }

    inputResult = null;
    ++ level;// 4.層級疊加

    // 5.遞歸終止條件
    if (level != word.length()) {
    outputCombination(middleResult, level, word);
    }

    // 6.處理最后的中間結果集
    addToFinalResult(middleResult);
    middleResult = null;

    return finalResult;
    }

    /**
    * cell與原始隊列中剩下的字符串進行組合,產生新的cell
    *
    * @param newCell
    * @param cell
    * @param middleResult
    * @param sb
    */
    private void originalQueueToCellCombination(List<String> newCell, List<String> cell,
    Queue<List<String>> middleResult, StringBuffer sb) {
    SoftReference<List<String>> srf = new SoftReference<List<String>>(newCell);
    SoftReference<StringBuffer> srf0 = new SoftReference<StringBuffer>(sb);

    for (char c : queue) {
    newCell = new ArrayList<String>();
    for (String s : cell) {
    sb = new StringBuffer();
    sb.append(s).append(c);
    newCell.add(sb.toString());
    newCell.add(reverseCombination(sb.toString()));
    sb = null;// 不用的對象
    }
    // 把newCell加載到中間結果集中
    middleResult.add(newCell);
    newCell = null;
    }
    }

    /**
    * 從cell中取出第一個字符串,在原始隊列中移除與之匹配的字符串
    *
    * @param cell
    */
    private void removeStrFromOriginalQueue(List<String> cell) {
    String firstWord = cell.get(0);
    for (int i = 0; i < firstWord.length(); i++) {
    queue.remove(firstWord.charAt(i));
    }
    }

    /**
    * 輸出到最終結果集中
    *
    * @param middleResult
    */
    public Set<String> addToFinalResult(Queue<List<String>> middleResult) {
      for (List<String> cell : middleResult) {
    finalResult.addAll(cell);
    }
    return finalResult;
    }
    }

    程序在運行時,原始數據[abcdefgh]產生的排列,輸出有109592個字符串,運行有點緩慢,再加一個字符i,輸出結果通過計算預計有100多萬個字符串,程序幾乎無法運行。運行時,輸入以下參數:-Xms1700m -Xmx1700m -Xmn900m ?-XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 ?-XX:CMSInitiatingOccupacyFraction=85?-Xloggc:E:/gc.log。通過GC日志以及VisualVM監視,看到,當數據量非常大的時候,程序幾乎都浪費在GC和FullGC上面。原因是內存不足導致,內存不足的原因是程序本身的問題。?一個好的算法會考慮時間復雜度和空間復雜度。在程序運行時,占用太多的內存,導致內存不足,會導致過多的GC和Full GC,也就是說,當數據量達到一定程度的時候,程序的絕大部分時間都浪費在GC上,性能十分低下。在寫算法的時候,應該極力避免在循環體中頻繁初始化對象,尤其是比較大的對象。這是經驗問題。改變數據結構,減少內存占有量,減少GC時間,這就是優化的方向!
  • 目前在中文分詞領域里面,IK分詞的性能是比較低下的,IK分詞采用的數據結構是:當子節點小于3的用對象數組來存儲,當大于3的時候,用HashMap來存儲,以節約內存。但是,當字典中的漢字非常多的時候,維護太多的HashMap也不是一件很好的事情。采用三叉樹這種數據結構,有效地解決了內存溢出問題。目前solr的搜索推薦系統的核心思想就是基于三叉樹的前綴匹配算法,比如TSTLookup,JaSPellLookup。 ? ? ? ? ? ?
  • 轉載于:https://www.cnblogs.com/txq157/articles/5238079.html

    《新程序員》:云原生和全面數字化實踐50位技術專家共同創作,文字、視頻、音頻交互閱讀

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的一个经典的字母排列算法的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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