• 数组中的趣味题一


    无论是参加面试还是笔试,数组都是常考的内容,并且考察数组的知识往往结合着比较有意思的算法。在这里参照网上的资料和平时看过的相关书籍总结一下,作为自己的面试复习材料吧。我知道这个总结肯定有遗漏或者是不对的地方,希望大家看到可以优化和改正的的地方,帮帮忙给点新思路吧。谢谢大家~~

    1.求数组中的最大值(最小值)


    问题描述:给定一个整数数组arr,找出其中的最大值(最小值)。

    解决思路:传统的方法就是遍历一次数组即可得到最大值(最小值),时间复杂度是O(N);现在说另外一个思路利用二分,即将数组分成元素数目接近相等的两部分,然后分别找到两个部分的的最大值(最小值),最后合并,比较两个部分的最大值(最小值),即可得到最终的最大值(最小值)。

    代码:

    1 int FindMax(int *arr,int l,int r)
     2 {
     3     if(l == r)
     4     {
     5         return arr[l];
     6     }
     7     int mid = (l+r)/2;
     8     int LMAX,RMAX;
     9     LMAX = FindMax(arr,l,mid);
    10     RMAX = FindMax(arr,mid+1,r);
    11     return max(LMAX,RMAX);
    12 }

    2.求数组中出现次数超过一半的元素


    问题描述:整数数组arr中,一定存在一个数x,x在数组arr中出现的次数过半,请找出这个数x。

    解决思路:既然x在数组中出现的个数过半,那么若将数组arr排序,显然数组中arr[N/2]一定是要找的x(N数组arr中元素的个数)。这个思路的时间复杂度取决于排序算法的时间复杂度,因此整个算法的时间复杂度达到O(N*logN)是没有问题的。既然x在数组arr中出现的次数过半,那么在遍历数组的过程中若每次遇到与x不同的数,x出现的数目-1,出现x,则x出现的数目+1,那么到最后剩下的一定是x。这种情况下,只需要遍历一次数组,时间复杂度是O(N),但是,难点是我们事先不知道x是什么,那么算法怎么实现呢?看看代码就明白啦~~

    代码:

     1 int Find(int *arr,int n)
     2 {
     3     int tmp = arr[0];
     4     int count = 1;//计数器
     5     for(int i = 1 ; i < n ; i++)
     6     {
     7         if(count == 0)
     8         {
     9             tmp = arr[i];
    10             count = 1;
    11         }
    12         else if(tmp == arr[i])
    13         {
    14             count++;
    15         }
    16         else
    17         {
    18             count--;
    19         }
    20     }
    21     return tmp;
    22 }

    3.求数组中元素间的最近距离(一)


    问题描述:数组arr[]中存在N个元素(数组中N个元素没有范围),找到这样的a和b,使得abs(a,b)的值最小。

    解决思路:这是个比较简单的问题了,思路也很容易想到,只需要将arr进行排序,这时数组中元素的最短距离只可能是相邻的两个元素之间,这个算法的时间复杂度是:O(N*logN)。如果不对数组进行排序,那么就需要枚举数组中的每两个元素了,求出最小距离,时间复杂度是O(N*N)。

    代码:

     1 int Find(int *arr,int n)
     2 {
     3     int tmp = arr[0];
     4     int count = 1;//计数器
     5     for(int i = 1 ; i < n ; i++)
     6     {
     7         if(count == 0)
     8         {
     9             tmp = arr[i];
    10             count = 1;
    11         }
    12         else if(tmp == arr[i])
    13         {
    14             count++;
    15         }
    16         else
    17         {
    18             count--;
    19         }
    20     }
    21     return tmp;
    22 }

    4.求数组中元素间的最近距离(二)


    问题描述:和上一个问题相似,区别是arr中的数组元素的取值范围的。

    解决思路:既然加了一个条件,那么看来就是利用这个条件进行优化了。既然数组中的元素有了范围,不妨先假设数组中值在0~100之间,那么我们可以这样做,申请一个数组bool fuzhu[100],这样遍历一遍数组,记录arr中出现的元素,假设arr中包含4,那么arr[4]=1,然后在遍历一遍fuzhu,fuzhu[i]值为1,表示i存在于arr中,这样计算“相邻”的fuzhu[]=1的元素,计算出最小距离。用一个大家看书时比较不愿意看到的词:经分析,时间复杂度是O(N+M),其中M是aar中元素的所在区间大小。

    代码:

    1 int MinDistance(int *arr,int n)
     2 {
     3     bool fuzhu[101];
     4     int first,second;
     5     int tmp_MIN = INF;
     6     memset(fuzhu,false,sizeof(fuzhu));
     7     //遍历找出在arr出现的数
     8     for(int i = 0 ; i < n ; i++)
     9     {
    10         fuzhu[arr[i]] = true;
    11     }
    12     int j = 0;
    13     while(j < 101 && !fuzhu[j])
    14     {
    15         j++;
    16     }
    17     first = j++;//获取fuzhu中第一个不为0的数
    18     while(j < 101 && !fuzhu[j])
    19     {
    20         j++;
    21     }
    22     second = j++;//获取fuzhu中第二个不为0的数
    23     while(1)
    24     {
    25         if(second - first < tmp_MIN)
    26         {
    27             tmp_MIN = second - first;
    28         }
    29         while(j < 101 && !fuzhu[j])
    30         {
    31             j++;
    32         }
    33         if(j > 100) break;
    34         first = second;
    35         second = j++;
    36     }
    37     return tmp_MIN;
    38 }

    小结:大家看后,肯定会说arr中数组范围也可能是负数啊,那怎么办呢?注意了,这个题要求的是,最近距离。下标虽然不能为负,但是只要移位存储就完事了吗!毕竟只需要最小距离啊,平行移动不影响最小距离。比如arr中元素的范围是-100~~100,那么只需要当出现-100,对应的fuzhu[-100+100] = fuzhu[0] = true。不就可以了吗?

    5.求两个数组中的相同元素


    问题描述:现在有两个已经排好序的整数数组arr1和arr2,找出两个数组中的相同元素。

    解决思路:既然已经排好序了,那么问题就简单了,假设arr1[2]和arr2[4]相等,那么搜索arr1[3]只需要和arr2中下标4及以后的元素比较。如果arr1和arr2中元素的个数分别是N和M,那么这个算法的时间复杂度是O(N+M),不妨先看看代码。

    代码:


    1 // 找出两个数组的相同元素 2 void FindSame(int *arr1, int *arr2,int n,int m) 3 { 4 int i = 0; 5 int j = 0 ; 6 while (i < n && j < m) 7 { 8 if (arr1[i] < arr2[j]) 9 ++i; 10 else if(arr1[i] == arr2[j]) 11 { 12 cout<<arr1[i]<<endl; 13 ++i; 14 ++j; 15 } 16 else//arr1[i] > arr2[j] 17 ++j ; 18 } 19 }

     小结:对于这个问题arr1和arr2数组都已经是排好序的,那么如果两个数组都不是排好序的呢??后来在网上查了点资料,发现这样一个哈希的思路:遍历一遍arr1,建立哈希表,然后遍历一遍arr2,看看哪一个元素存在于哈希表中。这样一来时间复杂度还是O(N+M),但是多引入了O(N)的空间复杂度。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hoobey/p/5247488.html
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