FCC算法: 十四、摧毁数组--Seek and Destroy

本文介绍了一个名为'destroyer'的JavaScript函数,该函数用于从数组中移除特定的值。通过使用Arguments对象和Array.filter()方法,'destroyer'函数能够接受一个待处理的数组作为第一个参数,随后的参数则为需要被移除的值。

要求:
摧毁数组

金克斯的迫击炮!

实现一个摧毁(destroyer)函数,第一个参数是待摧毁的数组,其余的参数是待摧毁的值。

提示:

  • Arguments object
  • Array.filter()Array.filter()


function destroyer(arr) {
  var arg =arguments;
  for(var i =1;i<arg.length;i++){
	  arr = arr.filter(function(x){
      return x!==arg[i];
  });
 }
  return arr;
}
destroyer([1, 2, 3, 1, 2, 3], 2, 3);

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
<think>我们刚刚完成了在Linux中安装CMPh库并运行示例程序构建最小完美哈希表的过程。用户现在关心的是如何验证示例程序的输出结果是否正确。根据示例程序的输出,我们期望看到每个键都被映射到一个唯一的整数,且这些整数在0到n-1之间(n为键的数量)。 验证步骤: 1. 运行示例程序后,观察输出是否每个键对应一个哈希值。 2. 检查这些哈希值是否连续且不重复,范围在0到3(因为示例有4个键)。 3. 可以修改键集合,增加或减少键,再次运行观察输出是否符合最小完美哈希的特性。 例如,在示例中,我们使用4个水果名称作为键,输出为: apple -> 0 orange -> 1 banana -> 2 grape -> 3 这符合最小完美哈希的定义:每个键映射到唯一的整数,且整数范围是[0,3](没有冲突,且连续)。 如果用户需要更严谨的验证,可以编写一个测试程序,自动检查: - 所有键的哈希值是否互不相同 - 哈希值是否都在[0, n-1]区间内 下面是一个简单的验证程序(可以接在示例程序的后面,也可以单独写一个测试函数): 在示例程序的循环中,我们可以用一个数组来记录每个哈希值是否出现,然后检查是否有重复。 修改后的代码示例(在原有代码基础上添加验证): ```c #include <cmph.h> #include <stdio.h> #include <string.h> #include <stdlib.h> int main() { const char *keys[] = {"apple", "orange", "banana", "grape"}; size_t nkeys = 4; // 用于记录每个哈希值是否已经出现,初始化为0 int *used = (int *)calloc(nkeys, sizeof(int)); if (used == NULL) { fprintf(stderr, "Memory allocation failed\n"); return 1; } cmph_io_adapter_t *source = cmph_io_vector_adapter((char **)keys, nkeys); cmph_config_t *config = cmph_config_new(source); cmph_config_set_algo(config, CMPH_CHD); cmph_t *hash = cmph_new(config); // 遍历每个键,计算哈希值并检查 for (int i = 0; i < nkeys; i++) { unsigned int id = cmph_search(hash, keys[i], strlen(keys[i])); printf("Key: %-8s -> Hash: %u\n", keys[i], id); // 验证哈希值在范围内且不重复 if (id >= nkeys) { printf("Error: Hash value %u for key '%s' is out of range [0, %lu]\n", id, keys[i], nkeys-1); } else if (used[id]) { printf("Error: Collision detected! Key '%s' and another key both hash to %u\n", keys[i], id); } else { used[id] = 1; // 标记该哈希值已使用 } } // 检查是否每个哈希值都出现了一次(即0到nkeys-1每个数都出现) for (int i=0; i<nkeys; i++) { if (!used[i]) { printf("Error: Hash value %d is not used\n", i); } } // 清理资源 free(used); cmph_destroy(hash); cmph_config_destroy(config); cmph_io_vector_adapter_destroy(source); return 0; } ``` 运行这个程序,如果没有输出错误信息,则说明构建的最小完美哈希表是正确的。 注意:由于最小完美哈希函数的特性,只要键集合不变,构建的哈希函数总是能够保证无冲突和连续。但是,如果键集合发生变化,则需要重新构建。 如果用户有大量的键,建议将验证步骤自动化,并考虑使用文件输入(如步骤3中提到的文件适配器)来读取键集合。 以上验证方法适用于任何静态键集合。 另外,CMPh库在构建过程中会确保生成的哈希函数满足最小完美哈希的条件,因此只要构建成功(没有报错),通常都是正确的。验证程序主要是为了双重确认。 如果用户需要更深入的测试,可以考虑使用随机生成的键集合(但要保证唯一性)进行压力测试。 总结:用户可以通过观察输出是否连续无重复来初步验证,也可以通过编写自动化的检查程序来严格验证。</think>### CMPh库构建最小完美哈希表示例输出验证 在Linux中运行CMPh库构建最小完美哈希表后,可通过以下方式验证输出结果的正确性: #### 验证步骤 1. **检查哈希值范围**: - 所有哈希值必须在 $[0, n-1]$ 范围内($n$ 为键的数量) - 示例输出中所有哈希值均在0-3范围内,符合要求: ``` Key: apple -> Hash: 0 Key: orange -> Hash: 1 Key: banana -> Hash: 2 Key: grape -> Hash: 3 ``` 2. **验证唯一性**: - 使用Python脚本自动检测冲突: ```python #!/usr/bin/env python3 hashes = set() with open("output.txt") as f: for line in f: if "-> Hash:" in line: h = int(line.split()[-1]) if h in hashes: print(f"冲突! 哈希值 {h} 重复") hashes.add(h) print(f"验证完成: {len(hashes)} 个唯一哈希值") ``` 3. **完整性检查**: - 确保键集合大小与哈希范围匹配: ```c size_t nkeys = sizeof(keys)/sizeof(keys[0]); printf("键数量: %zu, 哈希范围: 0-%zu\n", nkeys, nkeys-1); ``` 4. **算法自检**: CMPh提供内置验证函数: ```c if (cmph_is_mph(hash)) { printf("✓ 验证通过: 完美哈希函数\n"); } else { printf("✗ 验证失败\n"); } ``` #### 预期输出特征 1. **最小性**:最大哈希值 = 键数量 - 1 2. **完美性**:无任何哈希冲突 3. **确定性**:相同键集多次运行产生相同映射 4. **有序性**:默认按输入顺序分配哈希值(可通过配置修改) #### 验证失败处理 若出现冲突或范围错误: 1. 检查键是否含有隐藏字符(如换行符) 2. 确认键集合完全静态(运行中不可修改) 3. 尝试不同算法: ```c cmph_config_set_algo(config, CMPH_BDZ); // 替代CHD算法 ``` 4. 对于大型数据集,使用文件适配器: ```c FILE *keys_fd = fopen("keys.txt", "r"); cmph_io_adapter_t *source = cmph_io_nlfile_adapter(keys_fd); ``` > 注意:CMPh生成的MPH函数**仅适用于构建时的键集合**,新增键会导致冲突[^1]。动态数据集需使用其他哈希方案。
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