leetcode: Sort Colors

本文介绍了一种用于排序只包含0、1、2三种颜色对象的数组的算法,该算法采用一过式方法,并且仅使用常数级额外空间。通过定义三个指针,分别指向0、1、2三种颜色的末尾,实现了一次遍历即可完成排序。

问题描述:

Given an array with n objects colored red, white or blue, sort them so that objects of the same color are adjacent, with the colors in the order red, white and blue.

Here, we will use the integers 0, 1, and 2 to represent the color red, white, and blue respectively.

Note:
You are not suppose to use the library's sort function for this problem.

click to show follow up.

Follow up:
A rather straight forward solution is a two-pass algorithm using counting sort.
First, iterate the array counting number of 0's, 1's, and 2's, then overwrite array with total number of 0's, then 1's and followed by 2's.

Could you come up with an one-pass algorithm using only constant space?

原问题链接:https://leetcode.com/problems/sort-colors/

 

问题分析

  这个问题看起来像是一个对数组排序的变种。因为它里面只有3种元素,分别为0, 1, 2。所以实际上我们只需要将这些元素划分成小于1,等于1和大于1的三个部分就可以了。这样就比简单的用默认的排序方法好一些。

  按照这个思路,我们就可以想到快速排序里对元素进行划分的步骤。只是那边是一个通用的过程,这里针对有重复元素的情况下要做一些调整。总的思路就是,定义三个索引,分别表示0元素所在的最后一个,1元素所在的位置以及2元素所在的最后位置。在从头到尾开始遍历元素的时候去判断,如果当前元素是0,则left的位置增加1个,同时在将该元素交换到left的位置上。如果当前元素是1,则mid 加1,否则right的位置减一并交换它和mid所在位置的元素。

  具体的实现如下:

 

public class Solution {
    public void sortColors(int[] nums) {
        if(nums == null || nums.length <= 1) return;
        int left = 0, mid = 0, right = nums.length - 1;
        while(mid <= right) {
            if(nums[mid] == 0) swap(nums, left++, mid++);
            else if(nums[mid] == 1) mid++;
            else swap(nums, mid, right--);
        }
    }
    
    public void swap(int[] nums, int i, int j) {
        int temp = nums[i];
        nums[i] = nums[j];
        nums[j] = temp;
    }
}

  这种方法的实现时间复杂度为O(N),同时也没有使用额外的空间进行元素处理。在时间和空间复杂度上达到一个比较理想的情况。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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