回答編集履歴
1
表現訂正
answer
CHANGED
|
@@ -4,7 +4,7 @@
|
|
|
4
4
|
|
|
5
5
|
それはさておき・・・
|
|
6
6
|
|
|
7
|
-
総当たりを避ける方法としては例えば探すべき対象は大きさで決まるのですからあらかじめ比較対象データをソートしておきバイナリーサーチするといった方法が思いつきます。ある一つの値に近いデータが存在するかどうかの計算量は総当たりではNのオーダーであるのに対して、バイナリーサーチならLog(N)のオーダーとなることが期待できるでしょう。1000個なら総当たりだと平均500回の比較が必要なのに対してバイナリーサーチなら10回程度の比較で近傍の値を見つけられるでしょう。
|
|
7
|
+
総当たりを避ける方法としては例えば探すべき対象は値の大きさで決まるのですからあらかじめ比較対象データをソートしておきバイナリーサーチするといった方法が思いつきます。ある一つの値に近いデータが存在するかどうかの計算量は総当たりではNのオーダーであるのに対して、バイナリーサーチならLog(N)のオーダーとなることが期待できるでしょう。1000個なら総当たりだと平均500回の比較が必要なのに対してバイナリーサーチなら10回程度の比較で近傍の値を見つけられるでしょう。
|
|
8
8
|
|
|
9
9
|
またバイナリーサーチでもまだ追いつかない場合ハッシュ法のように「あるデータを充分細かいグループに写像し、そのグループの中だけを探す」というアイデアも使えるかも知れません。本件ではある値どうしの一致ではなく「充分近いか」なので、例えば閾値が30なのであれば30程度の距離の違いでも同一のグループになるようなハッシュ関数を考えればそこそこの効率がでそうな気がします。ハッシュ関数を「絶対値を取って30で割る」という方法をベースにすれば、ハッシュ値同士の差が-1, 0, +1のエントリー群のみを比較すればよいことになります。
|
|
10
10
|
|