我有一个汉明立方体，具有一般尺寸，但实际上，尺寸通常为3到6。
搜索算法为:
Input: any vertex, `v`.
Find all vertices that lie in Hamming distance 1 from `v`.
Find all vertices that lie in Hamming distance 2 from `v`.
...
我事先不知道我需要离开
v多远。例如，我可能会停在距离1处。例如，给定这个立方体:
并且
v = 100，我需要汉明距离为1的顶点为000、101、110(任意顺序)。然后，我可能需要获取距离2中的顶点，即111、001、010。在不太可能也需要距离3的顶点的情况下，我也将获取011。多维数据集的一个顶点可能包含ID(整数)。
哪种合适的数据结构可以存储此多维数据集并有效搜索？我对其他操作并不真正感兴趣。
我考虑过以某种方式对所有位序列进行排序，以便我可以轻松访问它们，但没有任何工作。
到目前为止，我的方法:
data-structure使用哈希表(特别是
std::unordered_map)，其中键是顶点，值是ID。algorithm给定一个顶点
v，生成汉明距离t(即1、2 ...)内的所有位序列。但是，这要求我每次到达顶点
v时都要调用一个函数(这经常发生)。我有一个基于this实现此目的的功能。 最佳答案
我对C++感到生疏，因此我将保留这一摘要。
海明立方体的给定点的邻居很容易计算。给定一个顶点的位序列，分别翻转每个位。
不过，您可以预先计算。您可以缓存neighbors()函数的结果，也可以将它们保存到数组中。每个顶点都有自己的邻居，因此每个顶点都有一个数组。从本质上讲，这为您提供了邻接表。
使用该邻接表，您可以使用深度限制搜索来搜索汉明多维数据集，深度搜索是DFS(或者我想是BFS，但空间复杂性更差)的一种变体，仅深入到k单元。
数据结构是一个不错的选择，但是请考虑您的顶点是二进制字符串，因此它们涵盖了从0到2^n - 1的所有点。您最好只使用一个数组-查找仍将是O(1)，并且它将变得更紧凑，因为周围没有闲置的存储桶。
关于c++ - 海明立方体的数据结构，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/44064395/