列表中的相似元素
给定 N 个列表，每个列表中包含 M 个数字，我们必须从每个组中找到一个元素，例如 每对 ai aj 给出 |ai-aj|尽可能小。
例如 我们有 3 个列表
{12,16,67,43}
{7,17,68,48}
{14,15,77,54}
为了最小化结果，我们必须选择 列表 1 中的编号 16 列表 2 中的编号 17 列表 3 中的编号 15 所以
|16-17|=1
|16-15|=1
|17-15|=2
我们的结果是：2
如何快速解决它？在 N*M 时间内？或者记录一些时间
克里斯
With given N lists of M numbers in each list we have to find ONE element from each group such
every pair ai aj gives |ai-aj| as small as possible.
For example
we have 3 lists
{12,16,67,43}
{7,17,68,48}
{14,15,77,54}
And to minimize result we have to pick
number 16 from list 1
number 17 from list 2
number 15 from list 3
so
|16-17|=1
|16-15|=1
|17-15|=2
so our result is :2
How to solve it fastly? in N*M time ? or log something time
Chris
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评论（1）
如果使用线性搜索，则一次匹配的复杂度为 O(N*M)（即，对于集合 j 中的每个元素，对集合 i 中最相似的项进行线性搜索，并选择这些结果中最小的一个。
如果首先对每个集合进行排序，则排序需要（至少） O(N log N)+O(M log M)，搜索需要 O(M log N)（其中 N 是数组中的元素数量）集合 i，M 是集合 j 中的元素数量）。通过这两个集合，您可能可以将组合搜索的时间减少到 O(N + M)。
If you use a linear search, the complexity is O(N*M) for one match (i.e., for each element in set j, do a linear search for the most similar item from set i, and pick the smallest of those results.
If you sort each set first, you get to (at least) O(N log N)+O(M log M) for the sort, and O(M log N) for the searches (where N is the number of elements in set i, and M the number of elements in set j). If you walk through the two sets together you can probably reduce that to O(N + M) for the combined search.