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HarmonyOS
今天跟大家讲一个算是算法思路吧！因为这个，我们团队在公司折腾到凌晨4点。由于不方便直述业务内容，我在这做了概念转换，也便于大家理解领悟吧。
模型很简单，如下图有9个房间，每个房间都有文件，9把钥匙可以开打对应的房间取到对应文件。（如：钥匙A可以打开房间A，取到对应文件a）
上面这个比较好理解，那么我们加深一层模型，加一个单向通道，每个房间都能通往它的上级房间，如下图。我们暂且把这个称之为”房间网络层级图“
那么，如果你有钥匙B就可以打开房间B，即可以取到文件a和文件b。
好的，已经有了个初步认知了，咱们来个快问快答：
**问：你有钥匙D、E、F，请问能取到哪些文件？
答：a、b、c、d、e、f共6个文件。
问：你想取到b、f文件，请问需要拥有哪些钥匙？
答：至少需要拥有两把钥匙，BDEGH这5把需要持有其中一把，FI这2把需要持有其中一把即可，所以说两把钥匙的组合就有5*2=10种情况。（满足这10种组合情况下，拥有更多的其他钥匙当然也可以取到文件。）
问：若想取到a文件，请问有需要拥有哪些钥匙？
答：持有任意一把钥匙即可。**
好了，有了上面问答的热身之后，终极问题来了
小明拥有X把钥匙，共有N份文件，请设计算法，算出小明能取到哪些文件？
补充一下，
1.一个房间可以有多个文件，如：B房间有b1、b2、b3文件。
2.上图只是示例，实际情况房间的层级多样，但是单向通道规则是不变的哈。
在下目前能想到的算法：
算法一：【通过钥匙来匹配文件】
1.循环每把钥匙，把每把钥匙能通往的房间并集得出集合List。（向上搜索，找某点的所有父级）
2.根据所有文件所在的房间与集合List做交集，得出哪些文件有权限查看。
算法二：【通过文件来匹配钥匙】
1.循环每个文件，把可以取到这个文件的钥匙合并得出一个字典集合Dic，文件所在房间相同的无需重复计算。（向下搜索，找某点的所有子集）
（字典的key：文件b1，字典value：钥匙B、D、E、G、H）
2.循环字典Dic，将字典value与钥匙集合进行交集，存在交集的即为有权限查看的文件，最后得出哪些文件有权限查看。
这两种功能上都是可行的，But性能上会因为数据差异而相差甚远。
单单使用算法一、或者算法二都绝不为最佳方案，但我目前还未想明白该如何设计此最优算法，求大神们指教！
小分析下算法一、二的局限性吧！
我能想到的一些局限性：
1.【钥匙数远大于文件数时，算法一不可取】
假设你拥有100000把钥匙，但是文件数量才十几个甚至几个，还用算法一吗？
2.【房间网络层级图规模庞大时，若有文件在房间A，算法二有点慌】
假设有个文件所在房间就是顶点房间A，那么算法二就得遍历搜索他的所有子集，相当于遍历了整颗树，若这个房间网络层级图非常庞大，那这种算法也是可取吗？...
（或者说是房间B，也几乎要遍历整个房间网络层级图）
我认为应当考虑如下因素，但不知道如何进行平衡：
1.房间网络层级图的规模
2.拥有的钥匙数目
3.文件数量
如今终日陷入沉思中无法自拔，如果有好心人看到帮忙传播一下，若有大神解惑，必有重谢！”感恩的心，感谢有你~~“
python
房间连通结构不经常发生变化的话，可以预先生成一个所有房间的联通矩阵，记录任意两个房间之间是否有路。剩下的就是查表了 ....
生成连通矩阵，可以把所有的节点做一个拓扑排序，然后按拓扑排序的顺序遍历一边所有节点，边便利边更新联通矩阵就成了。（如果 A->B 有路，B->C 有路，那么 A->C 有路）