LeetCode刷题——Array篇(Array Nesting)

本文介绍了一种算法,用于寻找给定数组中最长的不重复元素链路。通过遍历数组并跟踪每个元素的链路长度,该算法能在O(N)的时间复杂度内解决问题。

A zero-indexed array A of length N contains all integers from 0 to N-1. Find and return the longest length of set S, where S[i] = {A[i], A[A[i]], A[A[A[i]]], … } subjected to the rule below.

Suppose the first element in S starts with the selection of element A[i] of index = i, the next element in S should be A[A[i]], and then A[A[A[i]]]… By that analogy, we stop adding right before a duplicate element occurs in S.

Example 1:
Input: A = [5,4,0,3,1,6,2]
Output: 4
Explanation:
A[0] = 5, A[1] = 4, A[2] = 0, A[3] = 3, A[4] = 1, A[5] = 6, A[6] = 2.

One of the longest S[K]:
S[0] = {A[0], A[5], A[6], A[2]} = {5, 6, 2, 0}
Note:
N is an integer within the range [1, 20,000].
The elements of A are all distinct.
Each element of A is an integer within the range [0, N-1].

乍看,如果用遍历的方式去查找每个元素,并找出这个元素所对应的 链路,看起来是O(N2)的时间复杂度,实则不然,亦因为经过分析,只有某个元素属于某个链路的话,那么只有遍历一次这个链路就可以了。因此实际上是个O(N)的时间复杂度。
代码如下

class Solution {
public:
    int arrayNesting(vector<int>& nums) {
        int result = 0;

        for(int i = 0; i < nums.size(); i++)
        {
            if(nums[i] != INT_MAX)
            {
                int beg = nums[i], count = 0;
                while(nums[beg] != INT_MAX)
                {
                    int temp = beg;
                    beg = nums[beg];
                    count++;
                    nums[temp] = INT_MAX;
                }
                result = max(result, count);
            }

        }
        return result;
    }
};
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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