【发布时间】：2016-02-02 06:22:55
【问题描述】：
我正在使用 Trie 研究重复数据删除。在 trie 中，存储算法的哈希值（例如 SHA1）并通过波束搜索（例如波束宽度 n = 2）完成查找。现在我的问题是波束搜索的时间和空间复杂度是多少，以及我应该根据什么因素使我的启发式函数来选择节点。由于我是所有这些主题的基础学习者，请为我的疑问提供您的解决方案。
提前致谢。
【问题讨论】：
标签： algorithm search duplicates
【发布时间】：2016-02-02 06:22:55
【问题描述】：
空间复杂度为beam_width * max_fanout，因为这些是您在每一步生成的候选者。然后，您需要获取 max_fanout 最佳选项，并根据需要/可以多次重复该过程（取决于树的高度，或者您想要探索的深度）。
您可以对选项进行排序，这将为您提供以下时间复杂度：
O(depth * beam_width * max_fanout * Log(beam_width * max_fanout))。
或者您可以使用快速选择算法来识别基本的 max_fanout 候选者，而无需对所有内容进行排序 (link)。这样就消除了日志的时间复杂度一共为：O(depth * beam_width * max_fanout)
【讨论】：
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您可以使用快速选择在 O(max_fanout) 时间内选择前 b 个元素，不是吗？不需要完全排序？
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是的，我不知道快速选择。确定答案。