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一种效率极高的分类算法_a

发布时间:2020-01-20 20:56:13

分类算法要解决的问题

在网站建设中,分类算法的应用非常的普遍。在设计一个电子商店时,要涉及到商品分类;在设计发布系统时,要涉及到栏目或者频道分类;在设计软件下载这样的程序时,要涉及到软件的分类;如此等等。可以说,分类是一个很普遍的问题。

我常常面试一些程序员,而且我几乎毫无例外地要问他们一些关于分类算法的问题。下面的举几个我常常询问的问题。你认为你可以很轻松地回答么^_^.

1、分类算法常常表现为树的表示和遍历问题。那么,请问:如果用数据库中的一个Table来表达树型分类,应该有几个字段?

2、如何快速地从这个Table恢复出一棵树;

3、如何判断某个分类是否是另一个分类的子类;

4、如何查找某个分类的所有产品;

5、如何生成分类所在的路径。

6、如何新增分类;

在不限制分类的级数和每级分类的个数时,这些问题并不是可以轻松回答的。本文试图解决这些问题。

分类的数据结构

我们知道:分类的数据结构实际上是一棵树。在《数据结构》课程中,大家可能学过Tree的算法。由于在网站建设中我们大量使用数据库,所以我们将从Tree在数据库中的存储谈起。

为简化问题,我们假设每个节点只需要保留Name这一个信息。我们需要为每个节点编号。编号的方法有很多种。在数据库中常用的就是自动编号。这在Access、SQL Server、Oracle中都是这样。假设编号字段为ID。

为了表示某个节点ID1是另外一个节点ID2的父节点,我们需要在数据库中再保留一个字段,说明这个分类是属于哪个节点的儿子。把这个字段取名为FatherID。如这里的ID2,其FatherID就是ID1。

这样,我们就得到了分类Catalog的数据表定义:

Create Table [Catalog](

[ID] [int] NOT NULL,

[Name] [nvarchar](50) NOT NULL,

[FatherID] [int] NOT NULL

);

约定:我们约定用-1作为上面一层分类的父亲编码。编号为-1的分类。这是一个虚拟的分类。它在数据库中没有记录。

如何恢复出一棵树

上面的Catalog定义的优势,就在于用它可以轻松地恢复出一棵树―分类树。为了更清楚地展示算法,我们先考虑一个简单的问题:怎样显示某个分类的下一级分类。我们知道,要查询某个分类FID的下一级分类,SQL语句非常简单:

select Name from catalog where FatherID=FID

显示这些类别时,我们简单地用来做到:

现在我们来看看如何显示FID下的所有分类。这需要用到递归算法。我们只需要在GetChildren函数中简单地对所有ID进行调用:GetChildren(oConn,Catalog(“ID”))就可以了。

修改后的GetChildren就可以完成显示FID分类的所有子分类的任务。要显示所有的分类,只需要如此调用就可以了:

如何查找某个分类的所有产品;

现在来解决我们在前面提出的第四个问题。第三个问题留作习题。我们假设产品的数据表如下定义:

Create Table Product(

[ID] [int] NOT NULL,

[Name] [nvchar] NOT NULL,

[FatherID] [int] NOT NULL

);

其中,ID是产品的编号,Name是产品的名称,而FatherID是产品所属的分类。

对第四个问题,很容易想到的办法是:先找到这个分类FID的所有子类,然后查询所有子类下的所有产品。实现这个算法实际上很复杂。代码大致如下:

这个算法有很多缺点。试列举几个如下:

1、 由于我们需要查询FID下的所有分类,当分类非常多时,算法将非常地不经济,而且,由于要构造一个很大的strSQL,试想如果有1000个分类,这个strSQL将很大,能否执行就是一个问题。

2、 我们知道,在SQL中使用In子句的效率是非常低的。这个算法不可避免地要使用In子句,效率很低。

我发现80%以上的程序员钟爱这样的算法,并在很多系统中大量地使用。细心的程序员会发现他们写出了很慢的程序,但苦于找不到原因。他们反复地检查SQL的执行效率,提高机器的档次,但效率的增加很少。

根本的问题就出在这个算法本身。算法定了,能够再优化的机会就不多了。我们下 查看本文来源

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