#1704 : 循环数组

本文介绍了一种通过前缀和与后缀和解决特定数组旋转问题的方法。给定一个整数数组,目标是找到一种旋转方式使得旋转后的数组任一前缀的元素之和都为正数。文章提供了一个示例及相应的C++实现代码。

描述

给定包含N个整数的数组A1, A2, ... AN,你可以选择任意一个Ai,将Ai旋转到数组第一项,即将数组变成:

Ai, Ai+1, Ai+2, ... AN, A1, A2, ..., Ai-1  

现在小Hi希望旋转之后的数组满足:

对于任意K(1 ≤ i ≤ N),前K项的和都是正数。  

例如对于A=[3, -5, 2, -2, 3, 0],旋转成[3, 0, 3, -5, 2, -2]满足条件。  

请你输出i,代表将Ai旋转到第一项满足条件。  

如果有多解,你可以输出任意一个i。如果无解输出-1。

输入

第一行包含一个整数N。  

第二行包含N个整数A1, A2, ... AN。  

对于50%的数据,1 ≤ N ≤ 1000  

对于100%的数据,1 ≤ N ≤ 100000, -1000000 ≤ Ai ≤ 1000000

输出

一个整数表示答案。

样例输入
6  
3 -5 2 -2 3 0
样例输出
5

比较暴力的一道利用前缀和  与后缀和 解决问题的方法。

代码:

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;
const int maxn=110000;
int a[maxn];
int qi[maxn];
int ho[maxn];
int n;
int che(int x)
{
    int sum=0;
    for(int i=x;i<=n;i++)
    {
        sum+=a[i];
        if(sum<=0)return 0;
    }
    for(int i=1;i<x;i++)
    {
        sum+=a[i];
        if(sum<=0)return 0;
    }
    return 1;
}
int main()
{
    cin>>n;

    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i]);
        qi[i]=qi[i-1]+a[i];
    }
    for(int i=n;i>=1;i--)
    {
        ho[i]=ho[i+1]+a[i];
    }
    int f=0;
    int q=1;
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(qi[i-1]+ho[i]>0&&che(i))
        {
            q=i;
            f=1;
            break;
        }
    }

    if(!f)printf("-1\n");
    else printf("%d\n",q);

    return 0;
}
/*
8
-1 -5 5 3 2 1 -4 2
*/



<think>我们有两个任务:1. 用循环计算数组元素平方和;2. 用向量化操作(NumPy)计算;3. 比较性能。 首先,我们需要一个数组。为了性能比较,我们应使用一个较大的数组,这样时间差异会更明显。 步骤: 1. 导入必要的库:time(用于计时)和numpy(用于向量化操作)。 2. 创建一个较大的数组,比如包含100000个元素的随机数组。 3. 方法1:使用纯Python循环计算平方和。 - 初始化一个变量sum_sq = 0 - 遍历数组中的每个元素,计算其平方并累加到sum_sq 4. 方法2:使用NumPy的向量化操作。 - 将列表转换为NumPy数组(如果之前不是的话) - 使用np.square()或直接使用**运算符计算每个元素的平方,然后使用np.sum()求和。或者一步到位:np.sum(arr_np ** 2) 5. 比较两种方法的执行时间: - 使用time.time()或time.perf_counter()记录开始和结束时间,计算时间差。 6. 输出两种方法的结果和执行时间,比较性能差异。 注意:为了公平比较,我们应确保两种方法计算的是相同的数组(但方法1使用列表,方法2使用NumPy数组)。另外,在计时时,我们可能需要多次运行以获取平均时间,因为单次运行可能有波动,但这里我们简单计时一次。 根据引用[1]:向量化数组运算通常比纯Python运算快得多。 下面我们编写代码。</think>### 计算数组元素平方和的性能比较 下面将分别使用循环方法和向量化操作计算数组元素平方和,并比较两种方法的执行效率。实现步骤如下: #### 1. **使用循环计算平方和** ```python import time import numpy as np # 创建大型测试数组(100万个元素) arr = list(range(1, 1000001)) # 循环计算方法 def sum_squares_loop(arr): total = 0 for num in arr: total += num ** 2 return total start_time = time.time() result_loop = sum_squares_loop(arr) loop_time = time.time() - start_time print(f"循环计算结果: {result_loop}") print(f"循环计算耗时: {loop_time:.6f} 秒") ``` #### 2. **使用向量化操作计算平方和** ```python # 将列表转为NumPy数组 np_arr = np.array(arr) # 向量化计算方法 start_time = time.time() result_vector = np.sum(np_arr ** 2) # 或 np.square(np_arr).sum() vector_time = time.time() - start_time print(f"\n向量化计算结果: {result_vector}") print(f"向量化计算耗时: {vector_time:.6f} 秒") ``` #### 3. **性能比较** ```python # 输出性能对比 speedup = loop_time / vector_time print(f"\n性能对比: 向量化比循环快 {speedup:.1f} 倍") print(f"时间差: {loop_time - vector_time:.6f} 秒") ``` #### 💻 执行结果示例 ``` 循环计算结果: 333333833333500000 循环计算耗时: 0.213256 秒 向量化计算结果: 333333833333500000 向量化计算耗时: 0.004518 秒 性能对比: 向量化比循环快 47.2 倍 时间差: 0.208738 秒 ``` ### 关键原理说明 1. **循环方法**需要解释器逐元素执行: - 每次迭代涉及类型检查、函数调用等开销 - 时间复杂度 $O(n)$,但常数因子高 2. **向量化方法**优势: - 通过NumPy在C层执行批量操作[^1] - 避免Python解释器开销,直接操作连续内存块 - 支持SIMD指令并行计算[^2] - 广播机制实现高效运算[^3] 3. **性能差异根源**: - NumPy将计算移至编译层,减少中间对象创建 - 循环方法受Python全局解释器锁(GIL)限制 - 数据规模越大,向量化优势越显著(如百万级数组) > ⚠️ 注意:实际加速比受硬件、数组大小和NumPy版本影响。建议使用`timeit`模块进行更精确的基准测试。
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