go 查找一个数组是另一个数组的子集,并返回索引位置

本文介绍了一种在Go语言中实现的数组匹配算法,该算法用于检查一个数组是否完全包含在另一个数组中,并返回匹配起始位置。通过具体示例展示了算法的实现过程及其局限性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

package main

import "fmt"

func selectArr(arr1 []int, arr2 []int) int {
	num1 := len(arr1)
	num2 := len(arr2)
	if num1 < num2 {
		return -1
	}
	j := 0
Loop:
	for i := 0; i < num2; i++ {
		for j = 0; j < num1; j++ {
			if arr2[i] == arr1[j] {
				break Loop
			}
		}
	}
	fmt.Println("j", j)
	for i := 0; i < num2; i++ {
		if arr2[i] != arr1[j+i] {
			return -1
		}
	}
	return j

}

func main() {
	arr := []int{0, 4, 1, 3, 2, 3}
	arr2 := []int{1, 3, 2}
	index := selectArr(arr, arr2)
	fmt.Println("index", index)

}

可以实现,应该不是最佳方法。

### 查集在Go语言中的实现 查集是一种用于管理动态连通性的高效数据结构,其核心操作包括 `Find` 和 `Union`。对于支持指针的语言如C++和Go,在实现过程中需要注意指针的安全性和内存管理。 #### 1. 数据表示 在Go语言中,查集可以通过数组来模拟父节点关系。由于Go不提供内置的智能指针机制,因此需要手动维护指向父节点的索引。以下是基于路径压缩优化的查集初始化代码: ```go package main type UnionFind struct { parent []int rank []int // 可选:用于按秩合 } func NewUnionFind(size int) *UnionFind { parent := make([]int, size) rank := make([]int, size) for i := range parent { parent[i] = i // 初始状态下每个节点都是自己的根 rank[i] = 1 // 初始化秩为1 } return &UnionFind{parent: parent, rank: rank} } ``` 上述代码定义了一个简单的查集结构体[^1],其中包含了两个切片:`parent` 表示当前节点的父亲节点;`rank` 是可选项,用来记录树的高度以便于执行按秩合的操作。 #### 2. 查找函数 (Find) 为了提高效率,通常会对查找过程应用路径压缩技术。这一步骤可以显著减少后续查询的时间复杂度至接近常数级别 O(α(n)),其中 α(n) 是反阿克曼函数。 ```go func (uf *UnionFind) Find(x int) int { if uf.parent[x] != x { // 如果不是自身的父亲,则继续向上寻找 uf.parent[x] = uf.Find(uf.parent[x]) // 路径压缩 } return uf.parent[x] } ``` 这段代码实现了带路径压缩功能的查找逻辑。通过递归调用更新沿途所有节点直接连接到它们最终所属集合的代表元上。 #### 3. 合函数 (Union) 当需要将两个子集一个新的集合时,我们只需让其中一个集合的根成为一个集合根的孩子即可。如果同时采用按秩合策略,则优先附加较小高度的树作为较大高度树的儿子,从而保持整体平衡性良好。 ```go func (uf *UnionFind) Union(x, y int) bool { rootX := uf.Find(x) rootY := uf.Find(y) if rootX == rootY { return false // 已经在一个集中无需再union } // 按秩合 if uf.rank[rootX] > uf.rank[rootY] { uf.parent[rootY] = rootX } else if uf.rank[rootX] < uf.rank[rootY] { uf.parent[rootX] = rootY } else { uf.parent[rootY] = rootX uf.rank[rootX]++ } return true } ``` 以上展示了如何利用按秩合的方式完成两棵树之间的有效联接。这样不仅可以降低最坏情况下的时间开销还能增强程序稳定性。 #### 4. 应用实例 假设我们需要解决这样一个问题:“给定一些朋友之间的好友关系列表,请判断任意两个人是否互为间接好友。” 这里就可以借助上面构建好的查集工具快速得出结论。 ```go func areFriendsConnected(friendships [][]int, personA, personB int) bool { n := len(friendships)+1 uf := NewUnionFind(n) for _, friendship := range friendships { uf.Union(friendship[0], friendship[1]) } return uf.Find(personA) == uf.Find(personB) } ``` 这里先遍历所有的友谊对将他们加入同一个组内;最后只要验证目标两人是不是处于相同分量下就完成了整个流程[^2]。 ---
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