如何在二维数组(c++）中找到N个最小值
How to find the N smallest values in a 2 dimensional array (c++)
你好，我目前正在编写一个程序来计算溶剂中氢键构型的稳定性。现在的问题是，我已经选择制作两个分子之间的距离为I&j如何在排序时不丢失索引的情况下，为给定I找到该数组中的N个（给定）最小值。在标准库中有这样的东西吗？我第一次想到使用std:：min，但没有成功。
编辑：其中，MAXBONDS是上述N。该类为
class item{ // ITEM the molecule itself
private:
//part for molecule charazerization
std::vector<double> coordinates;
std::vector<int> bondings;
public:
double calculateSolvents(double dist[][], std::vector<item> items);
}
double item::calculateSolvents(double dist[][], std::vector<item> items){
for(int i=0; i <= items.size()-1;i++){
if(items[i].bondings.size()<MAXBONDS){
for(int j=0;j<= items.size()-1 ;j++){
if(items[j].bondings.size()< MAXBONDS &&
(find(items[i].bondings.begin(),items[i].bondings.end(),j)==items[i].bondings.end()) &&
(find(items[j].bondings.begin(),items[j].bondings.end(),i)==items[j].bondings.end())){
}}
}}
类的实例存储在矢量中
std::vector<item> items
是的，我的意思是，对于给定的i，我想要所有可能的j的N（MAXBONDS）最小值。
第2版：这实际上是一个图形算法问题dist[][]表示分子i和j之间的距离。我需要（就像在TSP问题中一样）所有分子之间的总体最短路径（我需要知道哪个分子与哪个分子相连）。每个分子都应该与其他分子有MAXBONDS连接（它们实际上也在最大距离内，但我已经在dist数组中说明了这一点），所以我的贪婪方法是对数组dist中给定I的所有可能j取N（MAXBONDS）最短距离。
我给你一个算法，在给定距离矩阵的情况下找出N个最近的邻居。我不会进一步猜测你对分子化合物的建模，所以我使用了一种非常简单的方法。
#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <map>
#include <limits>
struct Point3D {
double x;
double y;
double z;
};
double squareDistance(const Point3D &a, const Point3D &b) {
double dx = a.x - b.x;
double dy = a.y - b.y;
double dz = a.z - b.z;
return dx*dx + dy*dy + dz*dz;
}
struct Molecule {
// more meaningfull stuff omitted
// ...
Point3D _pos;
};
我用一张地图来存储分子j的指数和与分子I的距离。
#define MAX_NEIGHBOUR 4
struct Neighbours {
std::map<double,size_t> _n;
double _limit;
Neighbours() : _limit(std::numeric_limits<double>::infinity()) {}
double add(double dd, size_t index) {
if (dd <= _limit) { // update neighbours only when necessary
_n[dd] = index;
if ( _n.size() > MAX_NEIGHBOUR ) {
auto itn = _n.end();
_n.erase(--itn);
if ( dd < _limit ) _limit = dd;
}
}
}
friend std::ostream & operator<<( std::ostream & out, const Neighbours & nn) {
for ( auto i : nn._n) {
out << i.second << " at " << std::sqrt(i.first) << ", ";
}
return out << std::endl;
}
};
我假设距离矩阵是对称的（除非你使用同样奇怪的拓扑），我把它存储在一个向量中。
struct DistMol {
DistMol(const std::vector<Molecule> & mols) : _rows(mols.size()),
_d(_rows*(_rows-1)/2+1),
_near(_rows),
_mol(mols){}
void evaluate() { // The "matrix" of distances is simmetric
auto id = _d.begin();
for (size_t i=0; i<_rows; i++) {
for (size_t j=i+1; j<_rows; j++) {
*id = squareDistance(_mol[i]._pos,_mol[j]._pos);
_near[i].add(*id,j);
_near[j].add(*id,i);
++id;
}
}
}
double distance(size_t i, size_t j) { // remember that I have only half the matrix
long int dij = i - j;
if ( dij > 0 && i < _rows )
return std::sqrt(_d[j*_rows - j*(j+1)/2 + dij - 1]);
else if ( dij < 0 && j < _rows)
return std::sqrt(_d[i*_rows - i*(i+1)/2 - dij - 1]);
else return 0.0;
}
void showDistances() {
std::cout << std::fixed;
for ( size_t i=0; i<_rows; i++) {
for (size_t j=0; j<_rows; j++) {
std::cout << distance(i,j) << ' ';
}
std::cout << std::endl;
}
}
void showNearest() {
size_t i = 0;
for ( auto n : _near) {
std::cout << i++ << ": " << n;
}
}
size_t _rows;
std::vector<double> _d;
std::vector<Neighbours> _near;
const std::vector<Molecule> & _mol;
};
这是一个使用及其输出的例子：
int main() {
std::vector<Molecule> mo {{1.0,0.0,0.5}, {2.0,0.5,1.2}, {4.8,2.3,1.9},
{3.7,3.9,8.7}, {2.1,0.5,1.3}, {5.8,2.5,4.4},
{5.7,4.1,2.3}, {1.7,0.8,6.2}, {0.8,0.3,1.0}};
DistMol dm {mo};
dm.evaluate();
dm.showDistances();
dm.showNearest();
return 0;
}
哪个输出：
0.000000 1.319091 4.657252 9.473120 1.449138 6.670832 6.491533 5.798276 0.616441
1.319091 0.000000 3.401470 8.408329 0.141421 5.355371 5.278257 5.017968 1.232883
4.657252 3.401470 0.000000 7.071775 3.300000 2.700000 2.051828 5.509083 4.561798
9.473120 8.408329 7.071775 0.000000 8.299398 4.985980 6.708204 4.456456 8.981091
1.449138 0.141421 3.300000 8.299398 0.000000 5.224940 5.188449 4.925444 1.349074
6.670832 5.355371 2.700000 4.985980 5.224940 0.000000 2.641969 4.789572 6.434283
6.491533 5.278257 2.051828 6.708204 5.188449 2.641969 0.000000 6.488451 6.335614
5.798276 5.017968 5.509083 4.456456 4.925444 4.789572 6.488451 0.000000 5.300943
0.616441 1.232883 4.561798 8.981091 1.349074 6.434283 6.335614 5.300943 0.000000
0: 8 at 0.616441, 1 at 1.319091, 4 at 1.449138, 2 at 4.657252,
1: 4 at 0.141421, 8 at 1.232883, 0 at 1.319091, 2 at 3.401470,
2: 6 at 2.051828, 5 at 2.700000, 4 at 3.300000, 1 at 3.401470,
3: 7 at 4.456456, 5 at 4.985980, 2 at 7.071775, 4 at 8.299398,
4: 1 at 0.141421, 8 at 1.349074, 0 at 1.449138, 2 at 3.300000,
5: 6 at 2.641969, 2 at 2.700000, 3 at 4.985980, 4 at 5.224940,
6: 2 at 2.051828, 5 at 2.641969, 4 at 5.188449, 1 at 5.278257,
7: 3 at 4.456456, 5 at 4.789572, 4 at 4.925444, 1 at 5.017968,
8: 0 at 0.616441, 1 at 1.232883, 4 at 1.349074, 2 at 4.561798,
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