解一道面试题

使用Bitmap法高效找出乱序数组中丢失的数字

帖子:http://topic.youkuaiyun.com/u/20111228/16/73A64B36-EDDF-4013-803A-666157808071.html

问题描述:有一组数字,从1到n,从中减少了3个数,顺序也被打乱,放在一个n-3的数组里

请找出丢失的数字,最好能有程序,最好算法比较快

假设n=10000


我的解题思路:

我用bitmap法实现的。思路如下:
一个[1,m]的bitmap(求简单,每个元素都是bool类型),全部初始化为false。
第一步
便利目标数组,用每一个值作下表,找到bitmap中对应位置,置true。
第二部:
扫描bitmap中为true的节点,记录下来,这就是答案
只需要便利两次数组即可。


c代码如下:

关键解题函数:

void FindLostNum(int* pData, int nTotalNum, int* pResult, int nLost)参数解释: pData 指向一个整型数组,里面有nTotalNum个乱序数据元素,元素取值[1,nTotalNum+nLost] pResult 指向一个结果整型数组,里面有nLost个节点,用来接收返回结果代码在vs2010下调试通过#include <iostream> #include <math.h> using namespace std; #define N (4000) #define LOST (3) typedef struct _NODE_NUM { bool bUsed; //是否被用过 }NODE_NUM, *PNODE_NUM; //生成数表,[1,n]乱序。 参数:表头指针,总数,丢失的个数 bool GenerateRandomNumSet(PNODE_NUM pData, int nTotalNum, int nLostNum); //找出丢失的数字 void FindLostNum(int* pData, int nTotalNum, int* pResult, int nLost); bool GenerateRandomNumSet(int* pData, int nTotalNum, int nLostNum) { PNODE_NUM pList = NULL; int index = 0; int temp = 0; int loc = 0; if(pData==NULL || nTotalNum<=0) return false; //初始化1-n数码顺序表 pList = new NODE_NUM[nTotalNum]; if(pList == NULL) return false; for(index=0; index<nTotalNum; index++) { (pList+index)->bUsed = false; } /*初始化[1,n-lost]乱序数码表*/ try { for(index=0; index<nTotalNum-nLostNum; index++) { loc = rand()%nTotalNum; while(1) { if((pList+loc)->bUsed) { loc++; if(loc >= nTotalNum) loc=0; } else break; } *(pData+index) = loc; (pList+loc)->bUsed = true; } } catch(exception e) { cout<<"参数错误"; } delete pList; return true; } void FindLostNum(int* pData, int nTotalNum, int* pResult, int nLost) { PNODE_NUM pList = NULL; int index=0; int count = 0; if(pData==NULL || nTotalNum<=0 || pResult==NULL || nLost<=0) return; //初始化1-n数码顺序表 pList = new NODE_NUM[nTotalNum+nLost]; if(pList == NULL) return; for(index=0; index<nTotalNum+nLost; index++) { (pList+index)->bUsed = false; } //扫描给出数列,在pList中标记 for(index=0; index<nTotalNum; index++) { (pList+*(pData+index))->bUsed =true; } for(index=0; index<nTotalNum+nLost; index++) { if(!(pList+index)->bUsed) { *(pResult+count) = index; count++; } } } int main() { int* pData = NULL; int* pResult = NULL; pData = new int[N]; if(pData==NULL) return -1; pResult = new int[LOST]; if(pResult==NULL) { delete pData; return -1; } GenerateRandomNumSet(pData, N, LOST); FindLostNum(pData, N-LOST, pResult, LOST); //输出结果 for(int index=0; index<LOST; index++) cout<<*(pResult+index)<<"\t"; //检验结果 for(int index=0; index<N-LOST; index++) { for(int c=0; c<LOST; c++) { if(*(pData+index) == *(pResult+c)) cout<<endl<<"结果检验错误"; } } delete pData; delete pResult; return 1; }


MATLAB主动噪声和振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声和振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制和鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性和控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生和工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声和振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
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