2021-6-6 日记 C++(二十九)

本文解析如何利用约瑟夫环的原理解决LeetCode题目,通过循环和取模操作找到给定圆圈中删除特定位置数字后的最终剩余数。适合理解数据结构中的经典问题实例。

0,1,···,n-1这n个数字排成一个圆圈,从数字0开始,每次从这个圆圈里删除第m个数字(删除后从下一个数字开始计数)。求出这个圆圈里剩下的最后一个数字。

例如,0、1、2、3、4这5个数字组成一个圆圈,从数字0开始每次删除第3个数字,则删除的前4个数字依次是2、0、4、1,因此最后剩下的数字是3。

示例 1:

输入: n = 5, m = 3
输出: 3
示例 2:

输入: n = 10, m = 17
输出: 2

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode-cn.com/problems/yuan-quan-zhong-zui-hou-sheng-xia-de-shu-zi-lcof
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思路
1、说白了就是约瑟夫环,数据结构里的一个典型例题
2、将n个人想象成一个队列,从0到n,第m个人出队后,从m+1个人开始继续循环
3、初始化下标为0,循环i初值为2(代表最少2个人参与循环),如果i>n,那么循环结束(n为1的特殊情况),返回0
4、第一次出队第m个人后,将下标变量xiabiao重置为(m+xiabiao)%i,这个取余的操作是为了防止越界,如果超出n的范围,则从0继续开始
5、需要注意的是这里的下标是从0开始而不是从1开始的

class Solution {
public:
    int lastRemaining(int n, int m) {
        int xiabiao=0;
        for(int i=2;i<=n;i++)
            xiabiao=(m+xiabiao)%i;
        return xiabiao;
    }
};
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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