时间序列数据 - 计算两组的出现次数

Question

我有时间序列数据。里面的数据要么是 1 要么是 0（可以是真或假，或任何其他二进制表示）。

例如，我有两个时间序列数据变量：

byte[] a1 = new byte[]{1,0,0,1,0};

byte[] a2 = new byte[]{1,1,1,0,1};

我现在比较这两个数组来计算组合发生的次数：

Map<String,Integer> count = new HashMap<String,Integer>();

//all the time series arrays have the same length. In real life each would timeseries array would have a length of about 100

for(int i=0; i<ai.length(); i++){

    //a1[i] and a[2] occured. If this keys exists incremnt the count by one, otherwise insert the new key

    count.merge(a1[i]+":"+a2[i], 1, Integer::sum)

}

基本上我正在寻找的输出是a1 = 1多少次a2 = 1和多少次a2 = 0？同样，什么时候a1 = 0有多少次a2 = 1，有多少次a2 = 0？

我面临的问题是我在我的程序中运行了数十亿次这些比较。完成的时间比我想要的要长得多。我知道这需要很长时间才能完成，但想知道是否有任何其他方法可以实现它以更快地计算它（我已经在使用多线程，我正在更多地研究可能的算法、数据结构的变化更改，开源库等）？

Answer 1

鉴于您试图产生大量结果，我建议您寻找微优化和划分工作的方法。没有什么奇特的方法可以减少操作，只要让它们变得高效。因此，我建议您将字节数组转换为BitSets.&nbsp;你的 4 个计数应该通过cardinality()在a.and(b)(1,1)、a.andNot(b)(1,0)、a.or(b).flip()(0,0) 和a.flip().and(b)(0,1)。在同步工作方面，您应该分发工作，因为（用该图进行实验）块的所有成对组合例如 20 个阵列和 20 个阵列。足够大的工作块是真正的工作。足够小的一个来描述源并产生相当小的消息。每件工作都应该由一个工人单线程处理。仔细考虑如何存储最终数据——你的很多工作都将构建该数据结构。不惜一切代价避免的事情是基于散列的数据结构，它会导致您在内存中到处寻找随机位置。更好地对数据进行排序。如果可以，请关注缓存一致性。