有關《尋找兩個List中的不同元素》的問題解答與編程實踐

有關《尋找兩個List中的不同元素》的問題解答與編程實踐 鄭海波 2013-07-08

問題：

有List<String> list1和List<String> list2,兩個集合各有上萬個元素，怎樣尋找兩個集合中不同的元素呢?

問題分析：

由於每個list中都有上萬個元素，如果用簡單的遍曆尋找演算法，那麼至少需要10000*10000次判斷比較。顯然，這樣做的效率極低。那麼有沒有比較好的方案呢？經過我的思考，想出了2個辦法。請大家評判。

方法一：遍曆演算法的改進演算法

思路：對每一個list1中的元素，都在list2中尋找一下，是否重複，如果不重複，則將該元素放到listDiff中。如果重複，則將該元素從list2中剔除。這樣，能夠減少遍曆演算法的時間複雜度，而且重複元素越多，該改進演算法的已耗用時間就越短。當然，如果兩個list的重複元素個數遠遠小於list的長度，則該演算法的時間複雜度和遍曆演算法近似相同，會變的很慢而不切實際。

方法二：利用Map中無重複元素的特性

思路：將list1中元素首先複製到map<String,Integer>中,並將其Integer的值設定為1.然後再對list2中的元素，與map中元素比較。如果map中已經存在該String，那麼map中對應String的Integer加1（表示字串出現的次數），如果map中不存在，那麼就將其複製到map中，並設定其Integer為1.那麼，map中Integer值為1的元素所對應的String，就是兩個list中不同的元素。

以下代碼是在Java中實現，也可以用C++ STL進行測試。

import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;/*  *@author: ZhengHaibo     *2013-07-08  Nanjing,Conris,China  */ public class TestMian {private static final int ListLen = 10000;// 設定list的長度private static final Integer flagUnique = 1;//無重複字串的索引值public List<String> list1 = new ArrayList<String>();public List<String> list2 = new ArrayList<String>();public static void main(String[] args) {// TODO Auto-generated method stubTestMian mTest=new TestMian();mTest.initList();List<String> listDiff1=mTest.getDiffElementUseEach(mTest.list1,mTest.list2);//獲得不同元素mTest.initList();List<String> listDiff2=mTest.getDiffElementUseMap(mTest.list1,mTest.list2);//獲得不同元素System.out.println("The number of diff element is: "+listDiff1.size());System.out.println("The number of diff element is: "+listDiff2.size());//mTest.printList(listDiff1);//mTest.printList(listDiff2);}// 初始化list中的元素，並保證有相同的元素public void initList() {list1.clear();list2.clear();for (int i = 0; i < ListLen; i++) {list1.add("conris_list_of" + i + "test");list2.add("conris_list_of" + 3 * i + "test");}}//獲得連個list中的不同元素，尋找刪除法public List<String> getDiffElementUseEach(List<String> list1,List<String> list2) {System.out.println("-----------------------方法1----------------------");long runtime = System.nanoTime();// 開始計時List<String> diffList = new ArrayList<String>();// 用於儲存兩個list中不同的元素for (String string:list1) {//消除list1本身的重複元素int index=list2.indexOf(string);if (index==-1) {//說明list2中不存在此元素diffList.add(string);}else{//list2存在此元素，那麼刪除此元素list2.remove(index);}}for(String string:list2){//此時，liat2中的重複元素已經刪除了，只需要複製到diffList中即可diffList.add(string);}System.out.println("getDiffElementUseRemove run time:"+ (System.nanoTime() - runtime));return diffList;}//獲得兩個list中的不同元素，map方法public List<String> getDiffElementUseMap(List<String> list1,List<String> list2){System.out.println("-----------------------方法2----------------------");long runtime = System.nanoTime();//開始計時//利用map中不能有重複元素的特點Map<String, Integer> map = new HashMap<String,Integer>(list1.size()+ list2.size());List<String> diffList = new ArrayList<String>();//用於儲存兩個list中不同的元素for (String string : list1) {map.put(string,flagUnique);//先將list1中元素複製到map中儲存}for (String string : list2) {Integer key = map.get(string);// 獲得索引值if (key != null) {//如果map中已經存在該元素，說明list1中存在該元素，那麼將其key加1map.put(string, ++key);continue;}else{//如果不存在，則放入map中map.put(string,flagUnique);}}for (Map.Entry<String, Integer> entry : map.entrySet()){if (entry.getValue() == flagUnique)//在map中，索引值為flagUnique的元素即為無重複的元素{diffList.add(entry.getKey());}}System.out.println("getDiffElementUseMap run time:"+ (System.nanoTime() - runtime));return diffList;}public void printList(List<String> list){for(int i=0;i<list.size();i++){System.out.println(list.get(i));}}}

實驗結果：

當ListLen設定為10000時：

結果1：

-----------------------方法1----------------------getDiffElementUseRemove run time:2015792051-----------------------方法2----------------------getDiffElementUseMap run time:37966034The number of diff element is: 13332The number of diff element is: 13332

當ListLen設定為100000時：等了半天方法1沒有運行出來結果，方法2的運行結果如下：

-----------------------方法2----------------------getDiffElementUseMap run time:471017640The number of diff element is: 133332

可見當資料量達到100000時（增大10倍），方法二仍然可以工作，而且時間也隨著資料量增大線性增加。

而方法1很久也沒有運行出來結果…

由此可見，利用HashMap的方法速度更快，能夠滿足基本要求。不知道大家還有哪些想法可以交流交流。希望對大家有協助。

PS：如果用C++ STL實現的話，運行速度將更快！沒事的時候再試試~~