c++ openMP LSH实现knn代码

以下是使用OpenMP和LSH实现KNN的C++代码示例：

#include <omp.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <unordered_map>
#include <algorithm>
#include <random>

using namespace std;

const int k = 5; // KNN中的K值
const int L = 10; // LSH中的哈希表数量
const int D = 1000; // 输入数据的维度
const int N = 10000; // 输入数据的数量

// 生成随机数据
vector<vector<double>> generate_data(int n, int d) {
    vector<vector<double>> data(n, vector<double>(d));
    random_device rd;
    mt19937 gen(rd());
    uniform_real_distribution<> dis(0.0, 1.0);
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        for (int j = 0; j < d; ++j) {
            data[i][j] = dis(gen);
        }
    }
    return data;
}

// 计算两个向量之间的欧氏距离
double euclidean_distance(const vector<double>& a, const vector<double>& b) {
    double distance = 0.0;
    for (int i = 0; i < D; ++i) {
        distance += (a[i] - b[i]) * (a[i] - b[i]);
    }
    return sqrt(distance);
}

// LSH哈希函数
struct LSH {
    vector<vector<double>> hash_functions;
    vector<unordered_map<int, vector<int>>> hash_tables;

    LSH() {
        // 初始化哈希函数和哈希表
        hash_functions.resize(L, vector<double>(D));
        hash_tables.resize(L);
        random_device rd;
        mt19937 gen(rd());
        normal_distribution<double> dis(0.0, 1.0);
        for (int i = 0; i < L; ++i) {
            for (int j = 0; j < D; ++j) {
                hash_functions[i][j] = dis(gen);
            }
        }
    }

    // 计算哈希值
    int hash(const vector<double>& data, int i) {
        double value = 0.0;
        for (int j = 0; j < D; ++j) {
            value += hash_functions[i][j] * data[j];
        }
        return (int)floor(value);
    }

    // 添加数据到哈希表中
    void add_data(const vector<double>& data, int index) {
        for (int i = 0; i < L; ++i) {
            int hash_value = hash(data, i);
            if (hash_tables[i].count(hash_value) == 0) {
                hash_tables[i][hash_value] = vector<int>();
            }
            hash_tables[i][hash_value].push_back(index);
        }
    }

    // 从哈希表中查找k个最近邻
    vector<int> query(const vector<double>& data) {
        vector<int> neighbors;
        unordered_map<int, int> count;
        for (int i = 0; i < L; ++i) {
            int hash_value = hash(data, i);
            if (hash_tables[i].count(hash_value) > 0) {
                for (int j : hash_tables[i][hash_value]) {
                    if (count.count(j) == 0) {
                        count[j] = 0;
                    }
                    count[j]++;
                }
            }
        }
        for (auto& p : count) {
            if (p.second >= L / 2) {
                neighbors.push_back(p.first);
            }
        }
        return neighbors;
    }
};

int main() {
    // 生成随机数据
    auto data = generate_data(N, D);

    // 初始化LSH
    LSH lsh;

    // 添加数据到LSH
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < N; ++i) {
        lsh.add_data(data[i], i);
    }

    // 随机选取一个查询向量
    vector<double> query_vector(D);
    random_device rd;
    mt19937 gen(rd());
    uniform_int_distribution<> dis(0, N - 1);
    int query_index = dis(gen);
    query_vector = data[query_index];

    // 查询k个最近邻
    vector<pair<int, double>> knn;
    auto neighbors = lsh.query(query_vector);
    for (int index : neighbors) {
        double distance = euclidean_distance(query_vector, data[index]);
        knn.push_back(make_pair(index, distance));
    }
    sort(knn.begin(), knn.end(), [](const pair<int, double>& a, const pair<int, double>& b) {
        return a.second < b.second;
    });

    // 输出结果
    cout << "Query vector: ";
    for (double x : query_vector) {
        cout << x << " ";
    }
    cout << endl;
    cout << "KNN:" << endl;
    for (int i = 0; i < k && i < knn.size(); ++i) {
        cout << "Index: " << knn[i].first << ", Distance: " << knn[i].second << endl;
    }

    return 0;
}

在代码中，我们首先生成了10000个1000维的随机数据。然后使用LSH将这些数据添加到哈希表中。接下来，我们随机选取一个查询向量，并使用LSH查找其k个最近邻。最后，将结果输出到控制台。此外，在添加数据到哈希表的过程中，我们使用OpenMP并行化了循环。