一个经典的字母排列算法

最近在研究一个问题，自己尝试些写了一个算法：

问题描述：给出一段字符，比如[a,b,c,d……]，输出任意长度大于n的字符组合

1. 分析：首先确立数学模型。这个问题的本质是排列问题，即：AL² + AL³ + …… + AL^L。既然是排列问题，就应该按照排列的思维来进行处理这个问题。首先不去分析具体的实现细节，遵循着从整体到局部的思想，先确立程序，然后在确立算法与数据结构。从上面的描述中，可以看出，排列是分层级的，比如长度为2的层级的排列，长度为3的层级的排列……程序与数学模型的一个区别就是，程序要实现具体细节，而数学模型是一种抽象。所以说，上面的排列公式，除了分析出层级之外，重要的是要考虑层级之间的关联。在实现具体细节的时候，发现，每一次层级的组合结果都是下一个层级要组合的原始数据。层级与层级之间的组合，对于程序来讲，要用递归算法来实现，这一点是毋庸置疑的。从整个过程来看，必须要有第一次组合产生的结果，作为整个组合的原始数据，以便进行后面层级的组合。
2. 确立程序；
3. 确立数据结果与算法；
4. 代码:

5. package com.txq.letter.combine;

   import java.lang.ref.SoftReference;
   import java.util.ArrayList;
   import java.util.Collections;
   import java.util.HashSet;
   import java.util.List;
   import java.util.Queue;
   import java.util.Set;
   import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedDeque;

   /**
   * 输出长度>len的字符串的任意组合，比如String s = "abc"，输出为"ab","ba","ac","ca"……字符的排列
   * 
   * @author TongXueQiang
   * @date 2016/03/01
   * @since JDK 1.7
   */
   public class LetterCombation {
   // 存放字符的原始队列
   private static Queue<Character> queue = new ConcurrentLinkedDeque<Character>();
   // 组合过程中产生的第一个结果集
   private static Queue<List<String>> firstResult = new ConcurrentLinkedDeque<List<String>>();
   // 最终结果集
   private static Set<String> finalResult = new HashSet<String>();
   // 组合的层级数，从2开始
   private static int level = 2;

   /**
   * 任意字母组合
   * 
   * @param word
   * @param len
   * @return
   */
   public Set<String> outputLetterCombina(String word, int len) {
   if (word == null || word.equals("")) {
   return null;
   }
   // 1.把word加入到原始队列中
   init(word);
   // 2.产生第一次结果集
   firstResult = outputFirstCombination();
   // 3.循环进行下一层级的组合，并得到最终结果集
   finalResult = outputCombination(firstResult, level, word);
   // 4.去除不符合期望的字符组合
   return removeUnexpectedLetterComb(finalResult, len);
   }

   /**
   * 去除不符合期望的字符串
   * @param finalResult2
   * @return
   */
   private Set<String> removeUnexpectedLetterComb(Set<String> result, int len) {
   List<String> deleteList = new ArrayList<String>();
   for (String s : result) {
   if (s.length() <= len) {
   deleteList.add(s);
   }
   }
   result.removeAll(deleteList);
   return result;
   }

   /**
   * 产生原始队列
   * 
   * @param word
   */
   public Queue<Character> init(String word) {
   if (word == null || word.equals("")) {
   return null;
   }
   
   for (int i = 0;i < word.length();i++) {
   Character c = Character.valueOf(word.charAt(i));
   if (c.equals(' ') || c.equals(' ') || c.equals(' ') || c.equals(' ')) {
   continue;
   }
   queue.add(c);
   }
   
   return queue;
   }

   /**
   * 倒置字符串
   * 
   * @param word
   * @return
   */
   public String reverse(String word) {
   StringBuffer result = new StringBuffer();
   for (int i = word.length() - 1; i >= 0; i--) {
   result.append(word.charAt(i));
   }
   return result.toString();
   }

   /**
   * 倒置字符串，比如abc,倒置后为cab，abcd,倒置后为dabc……
   * 
   * @param word
   * @return
   */
   public String reverseCombination(String word) {
   char s[] = word.toCharArray();
   List<String> ss = new ArrayList<String>();

   StringBuffer sb = new StringBuffer();
   SoftReference<StringBuffer> srf = new SoftReference<StringBuffer>(sb);
   
   for (int i = 0; i < s.length - 1; i++) {
   sb.append(s[i]);
   }
   // 把除最后一个字符意外的全部字符串加载到list中
   ss.add(sb.toString());
   sb = null;

   sb = new StringBuffer();
   sb.append(s[s.length - 1]);
   // 把最后一个字符加载到list中
   ss.add(sb.toString());

   Collections.reverse(ss);// 倒置处理
   sb = null;

   sb = new StringBuffer();
   for (String s0 : ss) {
   sb.append(s0);
   }

   // 输出最后结果
   return sb.toString();
   }

   /**
   * 输出长度为2的字母组合，作为第一个结果集,以备后续的组合使用
   * @return
   */
   public Queue<List<String>> outputFirstCombination() {
   StringBuffer sb = null;
   List<String> cell = null;
   
   SoftReference<List<String>> srf = new SoftReference<List<String>>(cell);
   SoftReference<StringBuffer> srf0 = new SoftReference<StringBuffer>(sb);
   
   // 1.依次取出第一个字符，与剩下的字符组合
   char ch = queue.poll();

   for (char cha : queue) {
   cell = new ArrayList<String>();
   sb = new StringBuffer();
   sb.append(ch).append(cha);
   
   // 加入到cell中
   cell.add(sb.toString());
   cell.add(reverse(sb.toString()));
   
   // 把cell加入到首个结果集中
   firstResult.add(cell);
   
   sb = null;
   cell = null;
   }

   // 递归终止条件
   if (queue.size() != 1) {
   outputFirstCombination();
   }

   return firstResult;
   }

   /**
   * 输出组合，循环对输入的结果集中的每个cell处理，产生新的cell，然后把新的cell加载到中间结果集中，最后返回最后结果
   * 
   * @param handleResult
   * @param level
   * @return
   */
   public Set<String> outputCombination(Queue<List<String>> inputResult, int level, String word) {
   // 定义新的中间结果集
   Queue<List<String>> middleResult = new ConcurrentLinkedDeque<List<String>>();
   SoftReference<Queue<List<String>>> srf = new SoftReference<Queue<List<String>>>(middleResult);
   
   StringBuffer sb = null;

   // 1.把handleResult加入到最终结果集中
   finalResult = addToFinalResult(inputResult);

   // 2.清空队列
   queue.clear();

   // 3.对输入的结果集进行处理，进行下一层级的组合
   List<String> cell = inputResult.poll();

   while (cell != null) {
   // 新的cell
   List<String> newCell = null;

   // ①.初始化队列
   queue = init(word);

   // ②.从cell中取出第一个字符串，然后去除原始队列中与之匹配的字符串
   removeStrFromOriginalQueue(cell);

   // ③.cell与原始队列中剩下的字符串进行组合,产生新的cell
   originalQueueToCellCombination(newCell, cell, middleResult, sb);

   // ④.清空队列
   queue.clear();

   // ⑤.下一个单元
   cell = inputResult.poll();
   }
   
   inputResult = null;
   ++ level;// 4.层级叠加

   // 5.递归终止条件
   if (level != word.length()) {
   outputCombination(middleResult, level, word);
   }

   // 6.处理最后的中间结果集
   addToFinalResult(middleResult);
   middleResult = null;
   
   return finalResult;
   }

   /**
   * cell与原始队列中剩下的字符串进行组合,产生新的cell
   * 
   * @param newCell
   * @param cell
   * @param middleResult
   * @param sb
   */
   private void originalQueueToCellCombination(List<String> newCell, List<String> cell,
   Queue<List<String>> middleResult, StringBuffer sb) {
   SoftReference<List<String>> srf = new SoftReference<List<String>>(newCell);
   SoftReference<StringBuffer> srf0 = new SoftReference<StringBuffer>(sb);
   
   for (char c : queue) {
   newCell = new ArrayList<String>();
   for (String s : cell) {
   sb = new StringBuffer();
   sb.append(s).append(c);
   newCell.add(sb.toString());
   newCell.add(reverseCombination(sb.toString()));
   sb = null;// 不用的对象
   }
   // 把newCell加载到中间结果集中
   middleResult.add(newCell);
   newCell = null;
   }
   }

   /**
   * 从cell中取出第一个字符串，在原始队列中移除与之匹配的字符串
   * 
   * @param cell
   */
   private void removeStrFromOriginalQueue(List<String> cell) {
   String firstWord = cell.get(0);
   for (int i = 0; i < firstWord.length(); i++) {
   queue.remove(firstWord.charAt(i));
   }
   }

   /**
   * 输出到最终结果集中
   * 
   * @param middleResult
   */
   public Set<String> addToFinalResult(Queue<List<String>> middleResult) {
   　　for (List<String> cell : middleResult) {
   finalResult.addAll(cell);
   }
   return finalResult;
   }
   }

   程序在运行时，原始数据[abcdefgh]产生的排列，输出有109592个字符串，运行有点缓慢，再加一个字符i,输出结果通过计算预计有100多万个字符串，程序几乎无法运行。运行时，输入以下参数：-Xms1700m -Xmx1700m -Xmn900m  -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5  -XX:CMSInitiatingOccupacyFraction=85 -Xloggc:E:/gc.log。通过GC日志以及VisualVM监视，看到，当数据量非常大的时候，程序几乎都浪费在GC和FullGC上面。原因是内存不足导致，内存不足的原因是程序本身的问题。 一个好的算法会考虑时间复杂度和空间复杂度。在程序运行时，占用太多的内存，导致内存不足，会导致过多的GC和Full GC，也就是说，当数据量达到一定程度的时候，程序的绝大部分时间都浪费在GC上，性能十分低下。在写算法的时候，应该极力避免在循环体中频繁初始化对象，尤其是比较大的对象。这是经验问题。改变数据结构，减少内存占有量，减少GC时间，这就是优化的方向！
6. 目前在中文分词领域里面，IK分词的性能是比较低下的，IK分词采用的数据结构是：当子节点小于3的用对象数组来存储，当大于3的时候，用HashMap来存储，以节约内存。但是，当字典中的汉字非常多的时候，维护太多的HashMap也不是一件很好的事情。采用三叉树这种数据结构，有效地解决了内存溢出问题。目前solr的搜索推荐系统的核心思想就是基于三叉树的前缀匹配算法，比如TSTLookup,JaSPellLookup。