scala BitSet实现算法:一千万个随机数,随机数范围在1到1亿之间,现在要求写出一种算法,将1到1亿之间没有出现的随机数求出来

来源:互联网 发布:淘宝如何改变店铺类型 编辑:程序博客网 时间:2024/06/01 10:10

闲话

跟BitSet缠了好几天,书上介绍的甚少,过了好几遍文档,和java的BitSet相比,可以像Set一样地操纵的设计更合理,但总觉得少了很多有用的方法,和其他Set相比,可能大数据量时效率提升明显,但使用者很难接触到底层的结构(java的BitSet并没有这样),很难作用最大化,曾无数次给我一种用了假BitSet的感觉,所以说的不对的,还请大家不吝赐教!

从实例出发

实现算法:一千万个随机数,随机数范围在1到1亿之间,现在要求写出一种算法,将1到1亿之间没有出现的随机数求出来

Version 1 最简单的实现

没有考虑大数据集的问题,效率可想而知

var bit:BitSet=BitSet()var bat:BitSet=BitSet()for(i<-1 to 100){  bit+=i}for(i<-1 to 10 ){  bat+=(new Random).nextInt(100)//随机数没要求是不重复的}val c:BitSet=bit--batprintln(c)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10

Version 2 速度最快,但不准确

并行计算的效率让我欣喜若狂(超级快),但在这里出现了最多的问题,有些甚至至今仍未解决

var bit: BitSet = BitSet(100000000)      var bat: BitSet = BitSet()      (1 to 100000000).par.foreach(i => {//        println(i)        //问题一:这个地方导致了放弃这种方式,有并行,速度很快,但是不准确        //神奇,并行得到的结果是不全的,丢失了部分数据,但在这做个打印,就不会丢失任何数据(测试了一下,挪动这个打印的位置到在后面都不行)        //小数据集数据丢失明显,越大数据集越不明显,所以断定速度是真的提升,跟数据丢失关系不大        bit += i      })      // 问题二:简直神奇!!当初始化bitset时为空时,最后这个括号和大括号在同一行就会报错,注释接在括号后面也会报错!!      // Multiple exceptions thrown during a parallel computation 是ArrayIndexOutOfBoundsException      // 初始化bit时加上100000000后不再报错,粗略测试了一下,加100000以上的数字都不再报错,小的数字不行,怀疑和初始化有关,但BitSet不是能自动扩容的吗,可能和超大数据量有关      //下面这个循环有循环有同样的问题,所以我将结尾的括号和大括号放在不同行      (1 to 100000000).par foreach (i => {        bat += (new Random).nextInt(10) //随机数没要求是不重复的      }        )      val res: BitSet = bit -- bat      println("随机数中没有出现的数字集合:" + res)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19

Version 3

其实是在写出最终版之后尝试做的改进,之后我一直在考虑速度,尝试使用Stream,延时计算,但并没起到加速的作用

val ss = BitSet()#:: {  c ++ (1 to 100000000).par.toList} #:: {  b ++ (1 to 10000000).map(_ => Random.nextInt(99999999) + 1).toList}#::Stream.empty[BitSet]      val r = ss(1) -- ss(2)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6

Version 4

更换了初始化的方式,但是更慢,可能是最终版的并行起到了作用

val s=BitSet((1 to 100000000):_*)
  • 1

Version 5 最终版

准确,速度一般,在idea中正常运行一分钟左右

object work01 {  def main(args: Array[String]): Unit = {    time {      var b: BitSet = BitSet()      var c: BitSet = BitSet()      //用较小数据集测试      //      val bat = c++(1 to 10).par.toList      //      val bit = b ++ (1 to 5).map(_ => Random.nextInt(9) + 1).toList      val bit = b ++ (1 to 1e8.toInt).map(_ => Random.nextInt(99999999) + 1).toList      val bat = c ++ (1 to 1e8.toInt).par.toList //并没有要求随机数不重复      //只计算未出现的数字的数量      //      val r=1e8.toInt-bit.size      //      println(r)      //求出所有未出现的数字      val r: BitSet = bat -- bit      //      println(r)      println(r.size)    }  }  def time[R](block: => R): R = {    val t0 = System.nanoTime()    val result = block // call-by-name    val t1 = System.nanoTime()    println("Elapsed time: " + (t1 - t0) + "ns")    result  }}
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 7
  • 8
  • 9
  • 10
  • 11
  • 12
  • 13
  • 14
  • 15
  • 16
  • 17
  • 18
  • 19
  • 20
  • 21
  • 22
  • 23
  • 24
  • 25
  • 26
  • 27
  • 28
  • 29
  • 30
  • 31
  • 32

用较小数据集测试多次,算法正确

这里写图片描述

若只求出数量,速度非常快(瞬间完成),因为此时只有千万级的数据量,而亿级数据,速度明显变慢,过亿的数据量让BitSet有些棘手

这里写图片描述

完整地跑了一下亿级数据,时间1分6秒左右,在这只打印了数量,所求数字的集合已经求出只是没打印出来

这里写图片描述

尾语

无论是scala还是BitSet,我对他们的学习都将不会停止,和java相比scala的确让代码量大大减少,但函数是一等公民的思想也让代码的写和读变得困难,目前我看scala还是一团乱麻,不过我觉得它会慢慢变得有趣的

阅读全文
0 0
原创粉丝点击