【算法】-- 【求数对之差的最大值、求绝对值最小的数、求两个元素的最小距离、求指定数字在数组中第一次出现的位置、对数组的两个子有序段进行合并】

本文深入探讨了多种高效算法技巧,包括求数对之差的最大值、求绝对值最小的数、求数组中两个元素的最小距离等,通过具体实例讲解了蛮力法、二分法、动态规划等多种算法的应用。

01 如何求数对之差的最大值

方法一:蛮力法
首先遍历数组,找到所有可能的差值,其次从所有差值中找出最大值。

public static int getMax(int[] a){
        int n=a.length;
        int max=Integer.MIN_VALUE;
        for (int i=0;i<n;i++){
            for (int j=i+1;j<n;j++){
                if (a[i]-a[j]>max)
                    max=a[i]-a[j];
            }
        }
        return max;
    }


    public static void main(String[] args) {
        int a[]={1,2,3,4,0,6,7,8,9};
        System.out.println(getMax(a));
    }

方法二:二分法
把数组分为两个子数组,那么最大的差值只能有3种可能:
1.最大的差值对应的被减数和减数都在左子数组中,假设最大的差值为leftMax
2.被减数和减数都在右子数组中,假设最大差值为rightMax
3.被减数是右子数组中最小值,假设差值为minMax。

  public static int getMax1(int a[]){
        if (a==null)
            return Integer.MAX_VALUE;
        int len=a.length;
        if (len<1)
            return Integer.MIN_VALUE;
        AtomicInteger max = new AtomicInteger(0);
        AtomicInteger min = new AtomicInteger(0);
        return getMaxDiff(a,0,len-1,max,min);
    }

    private static int getMaxDiff(int[] a, int begin, int end, AtomicInteger max, AtomicInteger min) {
        if (begin==end){
            max.set(a[begin]);
            min.set(a[begin]);
            return Integer.MIN_VALUE;
        }
        int middle=begin+(end-begin)/2;
        //数组前半部分的最小值与最大值
        AtomicInteger lMax = new AtomicInteger(0);
        AtomicInteger lMin = new AtomicInteger(0);
        //数组前半部分的最大差值(第一种情况)
        int leftMax=getMaxDiff(a,begin,middle,lMax,lMin);
        //数组前半部分的最小值与最大值
        AtomicInteger rMax=new AtomicInteger(0);
        AtomicInteger rMin =new AtomicInteger(0);

        //数组后半部分的最大差值(第二种情况)
        int rightMax=getMaxDiff(a,middle+1,end,rMax,rMin);
        //对应第三种情况
        int minMax=lMax.get()-rMin.get();
        //求数组的最大值和最小值
        if (lMax.get()>rMax.get())
            max.set(lMax.get());
        else
            max.set(rMax.get());
        if (lMin.get()<rMin.get())
            min.set(lMin.get());
        else
            min.set(rMin.get());
        //求最大的差值
        int allMax =(leftMax>rightMax)?leftMax:rightMax;
        allMax=(allMax>minMax)?allMax:minMax;
        return allMax;
    }


    public static void main(String[] args) {
        int a[]={1,2,3,4,0,6,7,8,9};
        System.out.println(getMax1(a));
    }

方法三:动态规划

  public static int max(int m,int n){
        return (m>n)?m:n;
    }
    public static int getMax2(int a[]){
        if (a==null)
            return Integer.MAX_VALUE;
        int len=a.length;
        if (len<=1)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int[] diff=new int[len];
        int[] max=new int[len];
        diff[0]=Integer.MIN_VALUE;
        max[0]=a[0];
        for (int i=1;i<len;i++){
            diff[i]=max(diff[i-1],max[i-1]-a[i]);
            max[i]=max(max[i-1],a[i]);
        }
        return diff[len-1];
    }



    public static void main(String[] args) {
        int a[]={1,2,3,4,0,6,7,8,9};
    
        System.out.println(getMax2(a));
    }

动态规划优化

    public static int getMax3(int a[]){
        if (a==null)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int len=a.length;
        if (len<=1)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int diff=0;
        int max=0;
        for (int i=1;i<len;i++){
            diff=max(diff,max-a[i]);
            max=max(max,a[i]);
        }
        return diff;
    }


    public static void main(String[] args) {
        int a[]={1,2,3,4,0,6,7,8,9};
    
        System.out.println(getMax3(a));
    }

02 如何求绝对值最小的数

问题描述:有一个升序排列的数组,数组中可能有正数、负数、0,求数组中元素的绝对值最小的数。例如:数组{-10,-5,-2,7,15,20}
二分法:

 public static int getMinAbsoluteValue(int []a){
        if (a==null)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int len =a.length;

        if (len<1)
            return Integer.MIN_VALUE;

        //数组中没有负数
        if (a[0]>0)
            return a[0];
        //数组中没有正数
        if (a[len-1]<0)
            return a[len-1];

        int mid=0;
        int begin=0;
        int end=len-1;
        int absMin=0;
        //数组中既有正数又有负数
        while (true){
            mid=begin+(end-begin)/2;
            //如果值等于0,那么就是绝对值最小的数
            if (a[mid]==0)
                return 0;
            //如果值大于0,那么正负数的分界点在左半部分
            else if (a[mid]>0){
                //继续在数组的左半部分查找
                if (a[mid-1]>0){
                    end=mid-1;
                }else if (a[mid-1]==0)
                    return 0;
                //找到正负的分界点
                else
                    break;
            }//如果值小于0,那么正负数的分界点在右半部分
            else{
                //在数组的右半边查找
                if (a[mid+1]<0)
                    begin=mid+1;
                else if (a[mid+1]==0)
                    return 0;
                else
                    break;
            }
        }
        //已获得正负分界点,找出最小绝对值
        if (a[mid]>0){
            if (a[mid]<Math.abs(a[mid-1]))
                absMin=a[mid];
            else
                absMin=a[mid-1];
        }else{
            if (Math.abs(a[mid])>a[mid+1])
                absMin=a[mid+1];
            else
                absMin=a[mid];
        }
        return absMin;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int a1[]={-5,-4,-3,-2,-1,3,6,9};
        int a2[]={2,3,4,7,9};
        int a3[]={-15,-12,-10,-8,-6,-3};
        System.out.println(getMinAbsoluteValue(a1));
        System.out.println(getMinAbsoluteValue(a2));
        System.out.println(getMinAbsoluteValue(a3));

    }

03 如何求数组中两个元素的最小距离

问题描述:给定一个数组,数组中含有重复元素,给出两个数n1和n2,求这两个数字在数组中搜出现位置的最小距离。例如:数组{4,5,6,4,7,8,4,2,3,4,5,4,6,9}中,4和8的最小距离为1

定义一个变量min_dist记录n1和n2的最小距离,在以上两种情况下,每次求出n1和n2的距离后与min_dist相比,求最小值。时间复杂度O(n)

 private static int min(int a,int b){
        return (a>b)?b:a;
    }

    public static int getMinDistance(int a[],int n1,int n2){
        if (a==null)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int len=a.length;
        int n1_index=-1;
        int n2_index=-1;
        int min_dist=Integer.MIN_VALUE+1;
        for (int i=0;i<len;i++){
            if (a[i]==n1){
                n1_index=i;
                if (n2_index>=0)
                    min_dist=min(Math.abs(min_dist),Math.abs(n1_index-n2_index));
            }
            if (a[i]==n2){
                n2_index=i;
                if (n1_index>=0)
                    min_dist=min(Math.abs(min_dist),Math.abs(n2_index-n1_index));
            }
        }
        return min_dist;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int a[]={4,5,6,4,7,8,4,2,3,4,5,4,6,9};
        System.out.println(getMinDistance(a,4,8));
    }

04 如何求指定数字在数组中第一次出现的位置

问题描述:给定数组{4,5,6,5,4,3,2,1,2,3,4,5,6,7,8,9},这个数组中相邻元素之差都为1,给定数字9,它在数组中第一次出现的位置下标为13。

跳跃搜索法:

public static int getFindIndex(int a[],int t){
        if (a==null)
            return Integer.MIN_VALUE;
        int len=a.length;
        int i=0;
        while (i<len){
            if (a[i]==t)
                return i;
            else
                i+=Math.abs(t-a[i]);
        }
        return -1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        int a[]={4,5,6,5,4,3,2,1,2,3,4,5,6,7,8,9};
        System.out.println(getFindIndex(a,7));
    }

05 如何对数组的两个子有序段进行合并

 public static void getFindRightPlaceForMid(int []a,int mid){
        int len=a.length;
        int tmp;
        for (int i=mid;i<len-1;i++){
            if (a[i+1]<a[i]){
                tmp=a[i];
                a[i]=a[i+1];
                a[i+1]=tmp;
            }
        }
    }

    public static void sort (int a[],int mid){
        int tmp;
        for (int i=0;i<mid;i++){
            if (a[mid]<a[i]){
                tmp=a[i];
                a[i]=a[mid];
                a[mid]=tmp;
                getFindRightPlaceForMid(a,mid);
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int a[]={1,3,5,7,9,2,4,6,8};
        int mid=5;
        sort(a,5);
        System.out.println(Arrays.toString(a));
    }
<think>好的,我现在需要解决用户的问题:设计一个算法来计算数组中最接近的两个元素之间的值。也就是找出数组两个元素,它们的绝对值最小。用户提到这类似于最接近点对问题,但这里是一维的情况。我需要先理解问题,然后思考解决方法。 首先,我回想一下用户提供的引用资料。引用[3]提到,这个问题是微软的面试题,有种思路:暴力解法和排序后比较相邻元素。暴力解法虽然简单,但时间复杂度是$O(n^2)$,对于大数组效率很低。而排序后比较相邻元素的时间复杂度是$O(n \log n)$,因为排序通常需要这么多时间,然后线性扫描一遍即可。用户需要的是一个高效的算法,所以显然排序法更优。 那具体怎么做呢?比如,给定一个数组,先排序,然后计算每个相邻元素,记录最小的那个。比如数组是[3, 1, 4, 6, 5],排序后是[1, 3, 4, 5, 6],相邻分别是2, 1, 1, 1,所以最小是1。这样就能得到结果。这应该就是最优解法,因为排序后的数组相邻元素肯定是最接近的候选者。如果数组中存在多个元素之间的最小,比如有两个不相邻的元素可能有更小的吗?比如排序后的数组中,如果存在三个元素a, b, c,其中a和b的是d,b和c的也是d,那么中间是否有其他合?比如,假设数组是[1,3,4,6]。相邻是2,1,2。最小是1。这时候确实相邻元素给出的最小是正确的。有没有例外的情况? 例如,数组是[10, 20, 30, 25]。排序后是[10,20,25,30]。相邻是10,5,5。所以最小是5,比如20和25之间。但如果数组中有更远的元素呢?比如数组是[1, 5, 7, 10],排序后相邻是4,2,3。最小是2。此时,如果中间有没有相邻的更小值?比如5和7的是2,确实相邻。这说明,在排序后的数组中,最小值必定存在于相邻的两个元素之间。因此,只要遍历排序后的数组,比较相邻元素,就能找到最小值。 那这个算法的正确性如何证明呢?假设存在两个元素a和b,它们在排序后的数组中不相邻,但它们的更小。那么,在排序后的数组中,a和b之间至少存在一个元素c。如果a < c < b,那么a和c的或者c和b的必然小于或等于a和b的。因为如果a和c的大于a和b的,同时c和b的也大于a和b的,那么就有c -a > b -a,这不可能,因为c < b。所以,无论c的位置如何,相邻元素会更小。因此,最小只能在相邻元素中出现。所以排序后比较相邻元素的方法是可行的。 接下来,我需要将这个思路转化为具体的步骤。首先对数排序,然后初始化最小为一个大,例如第一个两个元素,然后遍历数组,计算每对相邻元素,并更新最小。最后返回这个最小。 用户提供的引用[3]中的伪代码可能类似这样的步骤。此外,用户提到的引用[1]中提到将问题转化为连续区间的和的问题,但在这个问题中,可能不适用,因为该引用处理的是数组元素等于连续区间和的情况,而这里的问题更直接。 现在,我需要考虑如何处理特殊情况,比如数组中只有两个元素,或者元素全相同的情况。如果数组长度小于2,可能需要返回0或者报错。如果所有元素相同,那么为0,正确的结果应该返回0。 举个例子,测试一下算法。比如数组是[5, 2, 9, 7],排序后是[2,5,7,9],相邻是3,2,2,所以最小是2。正确。另一个例子是[1,3,6,4,8],排序后是[1,3,4,6,8],是2,1,2,2,所以最小是1,正确。 那代码如何实现呢?例如用Python的话,可以先将数组排序,然后初始化min_diff为一个足够大的值,或者初始化为前两个元素。然后循环从第二个元素开始,计算当前元素和前一个的,并与当前min_diff比较,更新min_diff。 具体代码可能如下: def find_min_diff(arr): if len(arr) < 2: return 0 # 或者抛出异常,视情况而定 arr.sort() min_diff = float('inf') for i in range(1, len(arr)): diff = arr[i] - arr[i-1] if diff < min_diff: min_diff = diff return min_diff 这个代码的时间复杂度主要取决于排序的时间,即$O(n \log n)$,后面的循环是$O(n)$,所以总时间复杂度是$O(n \log n)$。空间复杂度取决于排序算法,Python的sort使用的是TimSort,空间复杂度是$O(n)$,但在原数组上排序的话,可能不需要额外空间?或者可能需要。 用户可能还想知道是否有更优的算法,比如线性时间的算法?但基于比较的排序下限是$O(n \log n)$,所以如果不排序的话,是否有其他方法?比如,使用桶排序的思路,如果据范围较小的话,可能可以达到线性时间,但这通常需要特定条件。对于通用的情况,排序后相邻比较的方法应该是最优的。 另外,引用[3]中还提到暴力解法,也就是双重循环比较所有可能的元素对,找出最小。这样的时间复杂度是$O(n^2)$,显然对于大数组来说不可行,但对于小规模的据可能可以接受。 总结一下,最优的算法是先排序,然后比较相邻元素,时间复杂度为$O(n \log n)$。 现在,我需要按照用户的要,用中文回答,结构清晰,分步骤说明。同时,生成相关问题。在回答中引用提供的参考资料中的相关部分。例如,引用[3]中的内容,说明排序解的方法。 此外,用户给出的示例中的代码需要用正确的格式,如Python代码块。同时,学表达式要用$...$或者$$...$$。 现在,我需要织回答的结构: 1. 问题分析:说明问题要,即找到数组两个元素最小值。 2. 算法思路:排序后相邻比较,证明正确性。 3. 步骤分解: a. 排序数组 b. 遍历比较相邻元素 c. 记录最小值 4. 时间复杂度分析:排序O(n log n) + 遍历O(n) 5. 代码示例:给出Python代码 6. 引用相关文献,比如引用[3]中的排序解法,引用[1]中的转化思路(可能不适用,但可以提到) 7. 生成相关问题。 同时,需要注意回答中引用的位置,比如在提到排序解法时引用[^3],或者如果其他引用相关的话。 比如,引用[3]指出:“排序解,将数组中的元素进行排序,两个之间的值记录更新。” 所以在回答中可以提到这一点。 现在开始撰写回答: 首先,问题是要找出数组中相最小两个元素。这可以通过排序数组后比较相邻元素来实现。根据引用,排序后的数组中相邻元素即为可能的最小值。因此,算法步骤如下: 步骤1:对数进行排序,时间复杂度为$O(n \log n)$。 步骤2:初始化最小值为一个极大值,比如使用第一个相邻对的值。 步骤3:遍历数组,计算每对相邻元素值,并更新最小值。 步骤4:返回最小值。 代码示例如下: (Python代码块) 引用中的内容需要适当插入,比如在说明排序方法时引用[^3]。 接下来,可能还需要考虑是否有其他情况,比如数组中存在重复元素,但排序后相邻比较的方法已经处理了这种情况。 例如,引用中提到暴力解法和排序解法,而这里采用排序解法更优。 最后,生成相关问题,比如关于算法的时间复杂度、是否有其他方法,或者相关问题如二维的最接近点对问题(引用[^2])。</think>### 问题分析 寻找数组中最接近的两个元素值,等价于在排序后数组中寻找相邻元素最小值。此问题可转化为排序后线性扫描的优化问题。 ### 算法思路 1. **排序数组**:将数组升序排列,使相邻元素为潜在的最小值候选。 2. **遍历比较**:计算每对相邻元素值,记录最小值。 3. **正确性证明**:若存在非相邻元素值更小,则它们之间必有更小的相邻值,因此只需检查相邻元素[^3]。 ### 算法步骤 1. **排序**:使用高效排序算法(如快速排序、归并排序)对数排序。 2. **初始化**:设最小值为无穷大(如`float('inf')`)。 3. **遍历更新**:从第二个元素开始,计算与前一个元素值,更新最小值。 4. **返回结果**:最终的最小值即为答案。 ### 时间复杂度 - 排序时间复杂度:$O(n \log n)$ - 线性扫描时间复杂度:$O(n)$ - **总时间复杂度**:$O(n \log n)$ ### 代码示例 ```python def find_min_diff(arr): if len(arr) < 2: return 0 # 若数组长度不足,返回0或抛出异常 arr.sort() min_diff = float('inf') for i in range(1, len(arr)): diff = arr[i] - arr[i-1] if diff < min_diff: min_diff = diff return min_diff ``` ### 示例说明 输入数组 `[5, 2, 9, 7]`,排序后为 `[2, 5, 7, 9]`,相邻值依次为 $3, 2, 2$,最小值为 $2$。 ### 算法扩展 若问题转化为“最小绝对值”,需考虑负情况,但上述算法仍适用,因为排序后相邻元素绝对值最小性质不变。
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