一文读懂约瑟夫环算法 | 原力计划

作者 | 扬帆向海
责编 | 王晓曼
出品 | 优快云博客

问题描述


约瑟夫问题(有时也称为约瑟夫斯置换,是一个出现在计算机科学和数学中的问题。在计算机编程的算法中,类似问题又称为约瑟夫环。又称“丢手绢问题”)

据说著名犹太历史学家Josephus有过以下的故事:在罗马人占领乔塔帕特后,39个犹太人与Josephus及他的朋友躲到一个洞中,39个犹太人决定宁愿死也不要被敌人抓到,于是决定了一个自杀方式,41个人排成一个圆圈,由第1个人开始报数,每报数到第3人该人就必须自杀,然后再由下一个重新报数,直到所有人都自杀身亡为止。

然而Josephus 和他的朋友并不想遵从。

首先从一个人开始,越过k-2个人(因为第一个人已经被越过),并杀掉第k个人。接着,再越过k-1个人,并杀掉第k个人。这个过程沿着圆圈一直进行,直到最终只剩下一个人留下,这个人就可以继续活着。

问题是,给定了和,一开始要站在什么地方才能避免被处决?Josephus要他的朋友先假装遵从,他将朋友与自己安排在第16个与第31个位置,于是逃过了这场死亡游戏。


问题分析


这个问题可以这样来看,有N个人围成一圈,第一个人从1开始报数,报到3的出圈被杀掉;下一个人接着从1开始报数……这样循环反复,直到剩下最后两个人,求出最后两个人的位置。

实现逻辑


1. 构建一个单向循环链表(链表的尾部指向开头)

① 首先创建循环链表的头节点,让head指向该节点,并形成环形;

② 之后每当创建一个新的节点,就把该节点添加到已有的环形链表中。


2. 遍历单向的循环链表

在此遍历中,当有节点被删除以后,就要向后移动节点。


注意:

当当前节点的值等于当前节点的下一个节点的值的时候,循环结束!

代码实现

package com.study.algorithm;

import java.util.Scanner;

/**
 * @Description: 使用循环链表解决约瑟夫环问题
 * @Author: 扬帆向海
 * @Date: Created in 2020/5/2
 */
public class JosephCircle {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner scanner = new Scanner(System.in);
        System.out.print("请输入总人数N(N>=2):");
        int n = scanner.nextInt();
        if (n < 2) {
            System.out.println("您好!请确保输入的人数大于等于 2");
            return;
        }
        // 构建链表并获取头节点,把头节点赋值给currentNode
        Node currentNode = buildData(n);
        // 用来计数
        int count = 0;
        // 循环链表当前节点的上一个节点
        Node beforeNode = null;
        // 遍历循环链表
        while (currentNode != currentNode.next) {
            count++;
            if (count == 3) {
                // 向后移动节点
                beforeNode.next = currentNode.next;
                System.out.println("出环的编号是: " + currentNode.data);
                count = 0;
                currentNode = currentNode.next;
            } else { // 向后移动节点
                beforeNode = currentNode;
                currentNode = currentNode.next;
            }
            // 表示只有两个节点了,不再进行出环操作
            if (beforeNode.data == currentNode.next.data) {
                break;// 跳出循环
            }
        }
        // 输出最后留在环中的编号
        System.out.println("最后留在环中的编号是: " + currentNode.data + "," + currentNode.next.data);
    }

    /**
     * 构建单向循环链表
     *
     * @param n 人数
     * @return 返回头节点
     */
    private static Node buildData(int n) {
        // 循环链表的头节点
        Node head = null;
        // 循环链表当前节点的前一个节点
        Node prev = null;
        for (int i = 1; i <= n; i++) {
            Node newNode = new Node(i);
            // 如果是第一个节点
            if (i == 1) {
                head = newNode;
                prev = head;
                // 跳出当前循环,进行下一次循环
                continue;
            }
            // 如果不是第一个节点
            prev.next = newNode;
            prev = newNode;
            // 如果是最后一个节点
            if (i == n) {
                prev.next = head;
            }
        }
        return head;
    }
}

/**
 * 链表节点
 */
class Node {
    // 当前存储的数据
    int data;
    // 当前节点的下一个节点
    Node next;

    public Node(int data) {
        this.data = data;
    }
}

测试结果:

请输入总人数:41
出环的编号是:3
出环的编号是:6
出环的编号是:9
出环的编号是:12
出环的编号是:15
出环的编号是:18
出环的编号是:21
出环的编号是:24
出环的编号是:27
出环的编号是:30
出环的编号是:33
出环的编号是:36
出环的编号是:39
出环的编号是:1
出环的编号是:5
出环的编号是:10
出环的编号是:14
出环的编号是:19
出环的编号是:23
出环的编号是:28
出环的编号是:32
出环的编号是:37
出环的编号是:41
出环的编号是:7
出环的编号是:13
出环的编号是:20
出环的编号是:26
出环的编号是:34
出环的编号是:40
出环的编号是:8
出环的编号是:17
出环的编号是:29
出环的编号是:38
出环的编号是:11
出环的编号是:25
出环的编号是:2
出环的编号是:22
出环的编号是:4
出环的编号是:35
最后留在环中的编号是:16,31

版权声明:本文为优快云博主「扬帆向海」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。

原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43570367/article/details/105896737

【END】

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你点的每个“在看”,我都认真当成了喜欢
### Dijkstra算法概述 Dijkstra算法是一种用于解决单源最短路径问题的经典贪心算法[^1]。该算法能够找到加权图中从起始顶点到其他所有顶点的最短路径。 #### 算法特点 - 只适用于边权重非负的情况。 - 对于稀疏图效率较高,适合处理大规模数据集。 - 时间复杂度为O((V+E)log V),其中V表示顶点数量,E代表边的数量。 #### 工作机制描述 初始化阶段设置起点的距离为0,其余各点设为无穷大。随后按照如下方式迭代更新: - 从未访问过的节点集合里选取当前距离最小的一个作为考察对象; - 遍历此节点相邻接的所有未被标记过的邻居结点; - 如果经过当前节点到达某邻近节点的新路径长度小于已记录值,则替换旧值并保存前驱信息; 当全部节点均已完成探索或目标终点已被触及之时终止循环操作流程。 ```python import heapq def dijkstra(graph, start): queue = [] distances = {node: float('infinity') for node in graph} predecessors = {node: None for node in graph} distances[start] = 0 heapq.heappush(queue, (0, start)) while queue: current_distance, current_node = heapq.heappop(queue) if current_distance > distances[current_node]: continue for neighbor, weight in graph[current_node].items(): distance = current_distance + weight if distance < distances[neighbor]: distances[neighbor] = distance predecessors[neighbor] = current_node heapq.heappush(queue, (distance, neighbor)) return distances, predecessors ```
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