假设数组A有n个元素,数组B有n个元素,两个数组中寻找相同元素。
最简单直观的算法是 两个for循环遍历数组元素,但是此时的算法复杂度是O(n2),效率非常低。
发散思维利用数组C下标来标记一个数组元素,用C[i]中的元素i出现次数,然后对于数组A中的元素,查找对应的C[i]中元素值是不是为0;此时算法时间消耗在:
1,将B映射到C中,需要时间O(n);
2,查找相同元素时,需要遍历A数组,需要时间O(n);
这个情况下,总的时间复杂度就是O(n+n);
这个算法适用于元素不是特别分散的情况下,否则C需要比较大的空间。
典型的“以空间换时间”;
解决该B数组元素分散的方法可以利用hash表的方法,设计一个合理的函数,将B中分散的元素紧凑起来;
本文介绍了一种优化数组匹配效率的算法。通过使用辅助数组或哈希表,可以在O(n)的时间复杂度内完成两个数组间元素的匹配,显著提高了处理速度。此方法尤其适用于元素分布不均的情况。
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