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ユーザー間のつながりを示すアルゴリズム

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

非常に大きなソーシャルネットワーキングのデータ構造を設計することを考えます。
二人のユーザ間のつながりを示すアルゴリズムをどのように設計すればいいでしょうか?

解答例
個々のユーザを一つのノードとして、お互いのユーザが友達であれば2つのノード間に辺を作る、という方法でグラフを作ります。
二人のユーザ間につながりがあるかどうか調べたい時は、一人のユーザーから始めて単純に幅優先探索を行います。

大規模なサービスの場合、一つのマシンに全てのデータを保持することはまず不可能です。
友達同士が同じマシン上にいないかもしれないからです。
そこで、代わりに友人のリストをIDのリストに置き換えて、次のように巡回する。
1 それぞれのIDに対して、int machine_index = getMachineIDForUser(personID);
2 machine_indexのマシンに移る
3 そのマシン上でPerson friend = getPersonWithID(person_id);

これが概略になります。
以下のコードはこの概略を実現しているだけなので、載せる必要はないかもしれないですが、一応載せておきます。

import java.util.HashMap;

public class Server {
    HashMap<Integer, Machine> machines = new HashMap<Integer, Machine>();
    HashMap<Integer, Integer> personToMachineMap = new HashMap<Integer, Integer>();

    public Machine getMachineWithId(int machineID) {
        return machines.get(machineID);
    }

    public int getMachineIDForUser(int personID) {
        Integer machineID = personToMachineMap.get(personID);
        return machineID == null ? -1 : machineID;
    }

    public Person getPersonWithID(int personID) {
        Integer machineID = personToMachineMap.get(personID);
        if (machineID == null) {
            return null;
        }
        Machine machine = getMachineWithId(machineID);
        if (machine == null) {
            return null;
        }
        return machine.getPersonWithID(personID);
    }
}
import java.util.ArrayList;

public class Person {
    private ArrayList<Integer> friends;
    private int personID;
    private String info;

    public String getInfo() { return info; }
    public void setInfo(String info) {
        this.info = info;
    }

    public int[] getFriends() {
        int[] temp = new int[friends.size()];
        for (int i = 0; i < temp.length; i++) {
            temp[i] = friends.get(i);
        }
        return temp;
    }
    public int getID() { return personID; }
    public void addFriend(int id) { friends.add(id); }

    public Person(int id) {
        this.personID = id;
    }
}
import java.util.HashMap;

public class Machine {
    public HashMap<Integer, Person> persons = new HashMap<Integer, Person>();
    public int machineID;

    public Person getPersonWithID(int personID) {
        return persons.get(personID);
    }    
}

普通の幅優先探索ではノードクラスに調べたかどうかを記録するフラグを用意しますが、今回はそのようにはしたくありません。
同時に複数の探索が行われる可能性がありますので、データ自体を捜査する方法はよくないからです。
フラグを用意する代わりに、ハッシュテーブルを使ってノードの探索と探索済みかどうかのチェックを行うようにします。

ここで質問です。
「フラグを用意する代わりに、ハッシュテーブルを使ってノードの探索と探索済みかどうかのチェックを行うようにします。」
についてなんですが、どこかのクラスにハッシュテーブルを用意して、探索したPersonはそのハッシュテーブルに格納して、次に探索するPersonを決めるときにそのハッシュテーブルに格納されているかどうかで探索するかどうかを決めるということでしょうか?
そして、Personに対応させる値は探索済みかどうかを示す数字などが入ってくるのでしょうか?
もしこの方法でやるとするなら、この方法って早いのでしょうか?
フラグがあれば、基本的には0か1か(ここでは0と1にしましたが、いろいろなフラグがあると思います。)で0だったら探索、1だったら、次のPersonに進む、というようなことができると思うのですが、ハッシュテーブルに含まれているかどうかというのは高速に処理できるのでしょうか?
さらに、ハッシュテーブルに入れる意義もよくわかりません。
というのは、配列でも同様のことはできるように思えるからです。値として、フラグのようなものを設置するのは無駄なように思えます。

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回答 2

checkベストアンサー

0

>ハッシュテーブルに入れる意義...配列でも同様のことはできる

配列は0~size-1までの連続した整数に対する対応値を得る手段として最速といえます。質問者さんの意図は「PersonのIDがMIN_PERSON_ID~MAX_PERSON_IDの連続(or ほぼ連続)になっていてIDをindexに使えるなら配列でよくてわざわざハッシュテーブルにする意義はないのでは?」ということでしょうか。そう仮定して配列とハッシュテーブルを比較すると・・・

配列

  1. アクセスは最速
  2. PersonのIDのようなある範囲内の連続した整数値がキーでなければならない
  3. 探索範囲が狭くても広くても探索の最初から最後まで全ユーザーの大きさの配列が必要

ハッシュテーブル

  1. アクセスは配列よりは低速(ただしテーブルのSIZEに依存しないある小さな一定値で済む)
  2. キーは整数に限らずなんでもよい
  3. サイズは登録するキーの数×2倍(default)程度しか必要としない

配列は最速アクセスだが必要メモリー量が大きくなり、ハッシュテーブルは配列アクセスほど早くないものの充分高速なアクセス速度で必要メモリーははるかに小さくて済むという点を考えるとハッシュテーブルを選択することに充分価値があるといえます。

>フラグのようなものを設置するのは無駄なように思えます。

少し勘違いされてるような気がします。ハッシュテーブルにはHashMap以外にもキーだけを登録するHashSetというものもあります。今回の問題であればHashMap<Person,Boolean>ではなくHashSet<Person>でいいのです。

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  • 2016/09/17 19:41

    全ユーザーを格納できる大きさの配列では、探索済みかどうかを覚えておけるのでしょうか?

    キャンセル

  • 2016/09/18 00:31

    personIDが0~N-1と仮定すると、大きさNのbooleanの配列doneを用意しておけば覚えられます。

    done[personID] = true; //このユーザーが探索済みであることを覚える

    キャンセル

  • 2016/09/18 18:12

    回答ありがとうございました。

    キャンセル

0

配列を使った場合、対象のPersonが探索済みかを調べるために、配列を最初から最後まで順番に調べないといけません。
ハッシュテーブルの場合、ハッシュによって格納する場所がある程度決まるので、探す場合もある程度決まった場所を探すことができます。そのため、数が多くなるとハッシュテーブルの方が速く調べられます。

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  • 2016/09/16 16:08

    回答ありがとうございます。
    この場合、HashSetを用いるのでしょうか?

    キャンセル

  • 2016/09/18 01:20

    今回の場合、キーとなるPersonに値を関連付ける必要はなく、「探索した」事実があれば十分なので、HashSetが適しているでしょう。

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  • 2016/09/18 18:12

    回答ありがとうございました。

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