数组中重复的数字

本文介绍了一种在长度为n的数组中寻找重复数字的方法。数组中的数字范围在0到n-1之间,通过三种不同解决方案详细阐述了如何高效地找到重复的数字。Solution1采用哈希表方式;Solution2利用原地交换思想实现O(n)的时间复杂度;Solution3则通过分割统计个数的方式达到O(nlogn)的时间复杂度。

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Problem

在长度为n的数组里的所有数字都在 0 ~n1的范围内。数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。

Solution

  • Solution 1
    使用一个相同长度的数组,做哈希表。

  • Solution 2
    如果第i个数字不是i,那么和第numbers[i]个数字做比较,如果不一样,就交换位置i和位置numbers[i]。
    每个数字最多交换两次到正确位置,故时间复杂度为 O(n)

bool duplicate(int numbers[], int length, int* duplication) {

        for(int i = 0; i < length; i++) {
            while (numbers[i] != i) {
                if (numbers[i] == numbers[numbers[i]]) {
                    *duplication = numbers[i];
                    return true;
                }
                int temp = numbers[i];
                numbers[i] = numbers[temp];
                numbers[temp] = temp;
            }
        }
        return false;
    }
  • Solution 3
    按大小进行分割统计个数,如果在区间的数字个数超过区间长度,说明重复数字存在在区间中。时间复杂度 O(nlogn)
内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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