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Welche C-Bibliotheksfunktion bietet die effizienteste Kombinationsgenerierung?

Mary-Kate Olsen
Mary-Kate OlsenOriginal
2024-11-28 13:03:14414Durchsuche

Which C   Library Function Offers the Most Efficient Combination Generation?

Effiziente Kombinationsgenerierung in C: Eine vergleichende Studie

Kombinationen und Permutationen sind wesentliche Konzepte in verschiedenen Bereichen. C bietet eine vielseitige Funktionsbibliothek, um die Generierung dieser Anordnungen zu beschleunigen.

Lassen Sie uns wie gewünscht in die vorhandenen C-Bibliotheksmethoden zum Generieren von Kombinationen und Permutationen eintauchen:

1. std::next_combination:

std::next_combination bietet eine effiziente Möglichkeit, alle Kombinationen der Größe k aus einer Menge von n Elementen aufzuzählen. Es ändert den Eingabecontainer direkt und generiert die nächste Kombination entsprechend der lexikografischen Reihenfolge.

2. std::for_each_combination:

Diese Funktion ähnelt std::for_each und ermöglicht die Anwendung einer bestimmten Funktion auf jede Kombination. Es benötigt die Argumente n, k, einen Eingabecontainer und ein Funktionsobjekt.

Lösungsvergleich:

Es wurden mehrere Lösungen vorgeschlagen, um dieses Problem anzugehen. Wir vergleichen ihre Leistung mit einem Test, der alle Kombinationen eines Vektors mit 100 Elementen besucht und jeweils 5 Elemente auswählt.

- Lösung B (std::next_combination):
Obwohl es zunächst falsche Ergebnisse lieferte, wurde es inzwischen aktualisiert, um genaue Ergebnisse zu liefern. Es ist jedoch der langsamste Algorithmus.

- Lösung C (N2639):
Diese Lösung ähnelt Lösung B, funktioniert aber korrekt. Sie ist deutlich schneller als Lösung B, aber immer noch langsamer als andere.

- Lösung D (std::for_each_combination):
Diese Lösung weist die höchste Leistung auf und wurde über 9000 Mal getestet schnellere Ausführung als Lösung B und 12,9-mal schneller als Lösung C.

Fazit:

Je nach Umfang und Anforderungen Ihrer Anwendung kann die am besten geeignete Bibliotheksmethode variieren. Für kleine Probleme kann Lösung B ausreichen, während für größere Datensätze Lösung C oder vorzugsweise Lösung D besser geeignet wäre. Lösung D bietet beispiellose Effizienz und wickelt Milliarden von Besuchen problemlos ab.

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